深度神经网络中的最小层数

从什么时候开始将多层神经网络分类为深层神经网络，或者换句话说：“深层神经网络的最小层数是多少？”

“深度”是一个营销术语：因此，您可以在需要营销多层神经网络时使用它。

“深层”
最早的深层神经网络之一具有三个紧密相连的隐藏层（Hinton等人（2006））。

“非常深”
2014年，“非常深”的VGG网络Simonyan 等人。（2014）由16个以上的隐藏层组成。

“极深”
2016年，“极深”残留网络He等人。（2016）包含50到1,000多个隐藏图层。

根据文献，

Schmidhuber，J.（2015年）。“神经网络中的深度学习：概述”。神经网络。61：85-117。arXiv：1404.7828免费阅读。doi：10.1016 / j.neunet.2014.09.003。

https://zh.wikipedia.org/wiki/深度学习

据说

尚无关于将深度学习与深度学习区分开的深度阈值达成共识，但该领域的大多数研究人员都同意深度学习具有多个非线性层（CAP> 2），Schmidhuber认为CAP> 10是非常深度的学习

从输入到输出的转换链是信用分配路径或CAP。对于前馈神经网络，CAP的深度（即网络的深度）是隐藏层数加1。