Емкость нейронной сети - это способность сети обучаться и запоминать различные паттерны и закономерности в данных. Чем больше параметров (весов) и слоев в нейронной сети, тем больше ее емкость.
Емкость нейронной сети выражается в ее способности обобщать обучающие данные и делать верные предсказания на новых, ранее не виденных данных. Если нейронная сеть имеет недостаточную емкость, то она может недообучиться и не сможет выявить сложные закономерности в данных. С другой стороны, слишком большая емкость может привести к переобучению, когда сеть начинает запоминать шумы в данных и теряет способность к обобщению.
Поэтому важно подбирать оптимальное количество слоев и параметров в нейронной сети, чтобы достичь баланса между емкостью сети и ее способностью обобщать. Для этого можно использовать методы регуляризации, кросс-валидацию и другие приемы, чтобы контролировать емкость нейронной сети и добиться лучших результатов при обучении модели.