No livro Deep Learning with Python, François Chollet escreve (seção 1.2.6, página 18)
Na prática, há retornos decrescentes rápidos para aplicações sucessivas de métodos de aprendizagem superficial, porque a primeira camada de representação ideal em um modelo de três camadas não é a primeira camada ideal em um modelo de uma ou duas camadas. O que é transformador na aprendizagem profunda é que ela permite que um modelo aprenda todas as camadas de representação em conjunto, ao mesmo tempo, em vez de em sucessão (avidamente, como é chamado).
Por aprendizado superficial, queremos dizer modelos tradicionais de aprendizado de máquina que não são aprendizado profundo, como máquinas de vetores de suporte.
Eu entendi o acima como abaixo.
Usar um modelo com métodos de aprendizagem superficial de três camadas tem o mesmo valor de saída (previsto) que usar o método de aprendizagem superficial de uma camada. O efeito do uso de múltiplas camadas de métodos de aprendizagem superficiais é “aumentar o tempo de execução ou a repetição”.
Eu entendi direito?