为什么深层模型的效果比浅层模型的效果好

深层模型相比浅层模型的优势在于其能够更好地学习到数据中的抽象特征。深层模型的层数越多，模型能够学习到的特征就越抽象。例如，在图像识别任务中，浅层模型可能只能够学习到简单的线条和形状特征，但是深层模型可以学习到更加复杂的特征，例如物体的轮廓、纹理、颜色和形状等等。

此外，深层模型还具有更强的表达能力，也就是说，它们可以表示更多的函数。这是因为深层模型在每一层中都包含了更多的参数，这些参数可以用来表示更加复杂的函数。因此，深层模型可以更好地拟合复杂的数据分布，从而提高模型的准确性。

另外，深层模型还可以通过一些技巧，例如残差连接、批量归一化和dropout等等，来进一步提高模型的性能。这些技巧可以帮助减少梯度消失和过拟合等问题，从而提高模型的泛化性能。