Если сеть имеет очень большое число нейронов в скрытых слоях, это может привести к нескольким важным последствиям, как положительным, так и отрицательным. Давайте рассмотрим основные из них.

• Увеличение выразительности модели: Большое количество нейронов позволяет сети лучше захватывать сложные зависимости в данных. Это может привести к более высокой точности на обучающем наборе данных.
• Способность к обучению сложным функциям: Сеть с большим числом нейронов может моделировать более сложные функции, что делает её более универсальной для различных задач.

• Переобучение: Одним из основных рисков является переобучение, когда модель слишком хорошо подстраивается под обучающие данные, но плохо обобщает на новых, невидимых данных. Это происходит, потому что сеть может запомнить шум в данных вместо того, чтобы извлечь полезные паттерны.
• Увеличение времени обучения: Большое количество нейронов увеличивает количество параметров в модели, что требует больше времени и ресурсов для обучения. Это может стать проблемой, особенно при работе с большими наборами данных.
• Сложность настройки гиперпараметров: С увеличением числа нейронов становится сложнее подбирать гиперпараметры, такие как скорость обучения, количество эпох и регуляризация, что может затруднить процесс оптимизации.

Таким образом, при проектировании нейронной сети важно находить баланс между количеством нейронов в скрытых слоях и сложностью задачи, чтобы избежать проблем с переобучением и время обучения. Часто применяются методы регуляризации, такие как Dropout или L2-регуляризация, для управления переобучением при использовании больших сетей.