La profundidad y la amplitud tienen diferentes interpretaciones intuitivas en un NN. La profundidad generalmente se ocupa de la complejidad del patrón, y cuantas más capas agregue a una red (hay muchos problemas en esto, pero esta es una idea ingenua), más intrincado de un patrón puede agregar. La amplitud se ocupa del número de variables ocultas en juego cuando se miran las capas internas (el número de características en cierto sentido que son significativas) y el número de entradas en la capa inicial y el número de salidas en la capa final. Dicho esto, ha habido una gran cantidad de investigación (generalmente un subproducto de varias técnicas de optimización de una red) que muestra todo tipo de relaciones entre profundidad y amplitud. Clasificar datos en función de si desea una red amplia y poco profunda o una red estrecha y profunda es una tontería, ya que generalmente necesita una visión profunda del problema que se está haciendo y la mayoría de las veces solo tiene que jugar con su red o apelar a resultados anteriores y no puede discernir directamente esto de los datos.
¿Qué tipo de datos funciona mejor con una red más amplia en comparación con una red más profunda?
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