Глубокой нейронной сетью обычно называют сеть с большим количеством внутренних слоев, которые позволяют модели изучать более сложные и абстрактные зависимости в данных. Однако, нет строго заданного количества слоев, при котором нейронная сеть становится глубокой.
Обычно глубокие нейронные сети имеют от нескольких десятков до нескольких сотен внутренних слоев. Однако, на практике глубокую сеть можно считать сетью, у которой количество слоев превышает количество слоев в классической неглубокой сети с одним или двумя слоями.
Таким образом, минимальное количество внутренних слоев, при котором нейронная сеть может быть считаться глубокой, может зависеть от контекста и задачи, но обычно это не менее трех-пяти слоев. Чем больше слоев в нейронной сети, тем больше ее способность обучаться сложным зависимостям и выполнять сложные задачи, такие как распознавание изображений или генерация текста.
Важно отметить, что глубокие нейронные сети требуют более сложных методов обучения, чтобы избежать проблемы затухания или взрывания градиентов при обновлении весов сети. Также глубокие нейронные сети обычно требуют более большого объема данных для обучения, чтобы избежать переобучения.