Скрытые слои в нейронной сети - это слои, которые находятся между входным и выходным слоями. Они представляют собой набор из одного или нескольких слоев, в которых происходит обработка входных данных и вычисление нелинейных функций для создания модели, способной адекватно решать поставленную задачу.
Скрытые слои позволяют нейронной сети распознавать сложные закономерности и паттерны в данных, которые могут быть недоступны для простых линейных моделей. Каждый скрытый слой состоит из набора нейронов, которые принимают входные данные, взвешивают их, применяют активационную функцию и передают результат на следующий слой.
Число скрытых слоев и количество нейронов в каждом из них является гиперпараметром, который может быть настроен для достижения лучшей производительности нейронной сети. Слишком маленькое число скрытых слоев может привести к тому, что модель будет недостаточно сложной для адекватного решения задачи, а слишком большое число слоев может привести к переобучению.
Таким образом, скрытые слои играют важную роль в нейронной сети, позволяя ей извлекать сложные закономерности из данных и создавать модели, способные давать точные прогнозы и классификации.