什么样的问题需要两个以上的隐藏层？

我读过，大多数问题可以通过1-2个隐藏层来解决。

您怎么知道您需要两个以上？对于哪种问题，您将需要它们（给我举个例子）？

形式上，单个隐藏层足以将连续函数近似为任何所需的精度，因此从这个意义上讲，您永远不需要超过1。这称为通用近似定理。

为给定问题找到最佳拓扑是一个开放的研究问题。据我所知，很少有通用的“经验法则”。

对于给定的问题，一种选择是应用神经进化方法（例如NEAT），该方法试图找到一种适合当前问题的拓扑。