神经网络深度的理论极限是多少？

虽然神经网络的深度在理论上的限制尚未明确定义，且研究者们仍在深入探索深度学习的功能和局限性。在实际应用中，近年来得益于硬件和软件的进步，以及诸如残差连接和批量归一化等新技术的出现，神经网络的深度得到了显著增加。更深的神经网络通常意味着更高的复杂性，并且更难以训练。此外，还可能遇到梯度消失和过度拟合等问题。因此，神经网络的最佳深度取决于特定的任务、数据以及可用的计算资源，并且必须通过实验和优化过程才能最终确定。