网络深度的影响
由上图可以看出，当神经网络的深度从3到6的时候，模型的准确度提高得比较快，接着从6到10，准确度提高得比较缓慢。
网络参数的影响
由上图可以看出，在网络层数一样的情况下，卷积的效果比全连接的要好，并且全连接出现了过拟合的现象。此外还有一个结论，就是在没有改变层数的情况下，仅仅增加参数的数量，效果提升是不明显的。
层与层之间的连接
可以使用全连接，也可以使用卷积连接，卷积可以减少连接数，进而减少参数数量和计算量。但是这往往依赖于具体问题。
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