回答編集履歴
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@@ -22,7 +22,9 @@
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なので、層を増やすほど精度が上がるというわけではありません。
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なので、層を増やすほど精度が上がるというわけではありません。質問のように全結合層を重ねただけのモデルでは3層ぐらいが限界でしょう。
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タスクの難しさ (MNIST は簡単) やデータ量に応じて、適した層の数というのは変わり、どのくらいがよいかは実験しなければわかりません。
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@@ -11,6 +11,8 @@
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層数を増やすことによるデメリット
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* 学習するパラメータ数が多くなり、調整するためにより大量のデータが必要になる
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* 過学習が起こりやすくなり、汎化性能が落ちる
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* 勾配消失問題が起こって学習が進まなくなる
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