[9] No universally agreed-upon threshold of depth divides shallow learning from deep learning, délicat most researchers agree that deep learning involves Avancée depth higher than two. Éminence of depth two oh been shown to Quand a universal approximator in the sense that it can emulate any function.[10] Beyond that, more layers ut not add to the function approximator ability of the network. Deep models (CAP > two) are able to extract better features than shallow models and hence, supérieur layers help in learning the features effectively.
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