浅层和深度神经网络的主要区别在于它们的层数以及对复杂模式建模的能力。浅层神经网络通常在输入层和输出层之间有一到两个隐藏层，而深度神经网络则有三个或更多隐藏层。深度网络中的额外层使其能够学习数据的分层表示。例如，在图像识别中，早期层可能检测边缘，中间层识别形状，而更深层则识别对象。层数较少的浅层网络仅限于简单的特征提取，并且不太擅长捕获图像或语音等高维数据中的复杂关系。
浅层网络和深度网络的选择通常取决于问题的复杂性和可用数据。浅层网络非常适用于数据集较小或模式线性可分的任务，例如根据面积和位置等少量特征预测房价。它们训练速度更快，所需的计算能力更少，因此在资源受限的环境中很实用。然而，深度网络擅长需要抽象的任务，例如自然语言处理或对数千个图像类别进行分类。例如，像 ResNet-50 这样的深度网络使用 50 层在 ImageNet 上实现了高精度，利用跳跃连接来缓解梯度消失等训练挑战。深度网络通常需要大型数据集来避免过拟合，因为其增加的参数可能会记住较小数据集中的噪声。
两种架构之间的权衡包括训练时间、可解释性和硬件要求。浅层网络更容易调试和解释，因为其内部表示抽象度较低。例如，开发人员可以检查双层网络的权重，以了解输入特征如何影响预测。深度网络虽然强大，但计算密集，通常需要 GPU 进行训练。Dropout 或批归一化等技术对于稳定深度网络训练至关重要。浅层网络可能难以处理特征以非线性方式相互依赖的任务，例如翻译句子（其中上下文跨越多个单词）。相比之下，像 transformer 这样的深度架构使用注意力机制来建模长程依赖。开发人员应优先考虑问题需求：对于简单、资源需求低的场景使用浅层网络，对于复杂、数据丰富的领域使用深度网络。