您通常不会提前知道要为特定项目使用多少层，因此您必须尝试多种（1-5 层等）。但是，提供上限的一个关键约束是您不希望模型开始过度拟合的层数太多。10,000 条记录是一个非常小的数据集，所以我可能不会尝试超过 3 个隐藏层。

根据网络的设计，一些问题（例如，图像中的对象识别）可能有更多层。例如，在图像上使用卷积可以减少过度拟合，因此您可以拥有更多层。但是，卷积可能不适用于财务数据。卷积在空间数据上效果最好。最后，层数与输出是分类还是回归无关。