深度前馈网络和前馈网络的区别?

深度前馈网络是前馈网络的扩展，层数更多，能处理更复杂的任务。前馈网络是基础结构，信息单向流动，层数较少。

区别

深度前馈网络：包含多个隐藏层，层数超过3层，能学习更抽象的特征。适合图像识别、语音处理等复杂场景，训练时需要更多数据和计算资源。层数增加后，模型容量变大，但容易出现过拟合问题。

前馈网络：通常只有1-2个隐藏层，结构简单，计算速度快。适合基础分类或回归任务，数据量较少时效果较好。模型容量有限，难以处理高维度或非线性强的数据。