选择神经网络的层数取决于平衡模型复杂度、数据特征和计算限制。首先评估问题的复杂度：线性回归等简单任务可能只需要一层，而图像识别等复杂任务通常需要更深的架构。例如，用于预测房价的基本前馈网络可能使用 2-3 层（输入层、隐藏层、输出层），而用于高分辨率图像分类的卷积神经网络 (CNN) 可能需要 10-20 层来捕获分层特征。浅层网络由于未能建模复杂模式而面临欠拟合的风险，而过深的网络可能会过拟合或变得计算成本高昂。一种实用的方法是从中等深度开始，并根据性能进行调整。
实验和验证至关重要。从基线模型开始（例如，表格数据使用 3 层，图像使用 5-10 层），然后逐步增加层数，同时监测验证准确率。如果性能停滞或下降，网络可能太深了。例如，在 MNIST 数字上训练 CNN 可能在超过 4-5 个卷积层后表现出收益递减，而 ResNet-50（50 层）由于缓解梯度消失的跳跃连接而对 ImageNet 效果很好。使用交叉验证等技术来测试配置。如果训练损失降低但验证损失停滞不前，考虑减少层数或添加正则化（例如，dropout）。网格搜索或自动化超参数调优等工具可以简化此过程，但通常需要手动迭代以使深度与数据规模和噪声相匹配。
领域知识和架构模式也指导着层数的选择。对于文本生成等序列任务，循环网络 (RNN) 或 Transformer 通常使用 6-12 层来建模长距离依赖关系。相比之下，用于边缘设备的轻量级模型（例如 MobileNet）优先考虑较少的层数以减少延迟。迁移学习可以简化决策：像 BERT（12-24 层）这样的预训练模型可以通过截断或冻结层来进行微调。例如，将预训练的 VGG16（16 层）用于医学图像任务可能涉及移除顶部的分类层并添加自定义的全连接层。始终使用与任务相关的指标（例如，F1 分数，IoU）进行验证，并迭代调整层数。没有通用的规则，但结合问题分析、经验测试和既有模式有助于在欠拟合和过拟合之间取得平衡。