A higher number of layers, in most cases, increases the accuracy of the outcomes but requires more data input to train the network properly.
Un gran número de capas, en la mayoría de los casos, aumenta la precisión de los resultados, pero requiere de un mayor número de entrada de datos para entrenar a la red adecuadamente.