比如利用5层20个神经元的DNN，效果可能比860、5*60的还要好，查了下，zhihu也有类似结论，就是层数和神经元数并不是越多越好。现在想把这个结论或者说明，写在论文里，大概陈述如下：" 经我们的实验结果表明，并不是层数和神经元数越多，网络的拟合效果越好，这是因为随着层数和神经元数量的增加，训练难度增大，网络难以收敛。" 上面这段话是我自己看网上写的总结的，但是希望能有论文佐证引用一下比较靠谱，尤其是后半句的原因解释，请问有推荐的论文么？
肯定是数据集越多越好，神经元越多越好了