Quels types de problèmes nécessitent plus de 2 couches cachées?

J'ai lu que la plupart des problèmes peuvent être résolus avec 1-2 couches cachées.

Comment savez-vous que vous avez besoin de plus de 2? Pour quel genre de problèmes vous en auriez besoin (donnez-moi un exemple)?

Formellement, une seule couche cachée suffit pour approximer une fonction continue au degré de précision souhaité, donc dans ce sens, vous n'avez jamais besoin de plus de 1. C'est ce qu'on appelle le théorème de l'approximation universelle .

Trouver la meilleure topologie pour un problème donné est un problème de recherche ouvert. Pour autant que je sache, il existe peu de «règles générales» universelles pour cela.

Pour un problème donné, une option consiste à appliquer une approche neuroévolutionnaire telle que NEAT , qui tente de trouver une topologie qui fonctionne bien pour le problème en question.