Нейронная сеть не может состоять из слишком малого числа слоев, так как в этом случае она может не справиться с обучением сложных зависимостей в данных. Однако также важно не делать сеть слишком глубокой, так как это может привести к проблеме затухания градиентов или исчезающих градиентов, из-за которой обучение станет затруднительным.
Количество слоев в нейронной сети зависит от конкретной задачи, которую необходимо решить, от объема доступных данных и от вычислительных возможностей. Обычно сети со скрытыми слоями могут достигать лучших результатов в обработке сложных данных, нежели неглубокие или слишком глубокие сети.
Таким образом, нейронная сеть не может состоять из слишком малого количества слоев, так как она не сможет извлечь достаточно сложные признаки из данных, но и не должна быть слишком глубокой, чтобы избежать проблем с обучением и переобучением.