Увеличение количества слоев нейронной сети может увеличить частоту ошибок классификации набора тестовых данных. Это верно? Почему?

Да, увеличение количества слоёв нейронной сети может увеличить частоту ошибок классификации набора тестовых данных из-за переобучения. yandex.ru

Это происходит, когда от небольших отклонений в обучающем множестве из-за недостаточного изучения признаков увеличивается дисперсия. neurohive.io Высокая дисперсия ведёт к переобучению, ошибки воспринимаются в качестве надёжной информации. neurohive.io

Чтобы избежать переобучения, в простой полносвязной многослойной сети желательно прореживать выходы слоёв (слои dropout). yandex.ru

Также причиной большого числа ошибок может быть нерепрезентативность обучающей выборки. dzen.ru Например, если в ней неодинаковое число примеров представителей разных классов классифицируемых объектов, то при тестировании нейронная сеть будет хорошо распознавать примеры класса, для которого в обучающей выборке было много примеров, и относить к этому же классу примеры из другого класса только потому, что для него было мало примеров. dzen.ru