在《深度学习》一书中看到，更深层的网络能够更好地泛化（P125）。但书中也提及，测试集的性能比训练集差的多应考虑降低模型大小（P259）。现在有些困惑了，当遇到过拟合时，就网络层数而言，应该增加网络层数还是减少？
说的都没错，但是你要搞清楚控制变量。那就是数据训练量，数据少，你更深层的网络就更容易过拟合。在数据量不是问题的情况下，更深层的网络能够更好地泛化。