Elas aumentam a complexidade do modelo, mas não são necessárias para a aprendizagem.

Elas servem para realizar a transformação dos dados de entrada e aprender representações hierárquicas dos dados.

Elas são usadas para fazer a classificação final dos dados.

Elas são responsáveis apenas pela regularização do modelo.

Elas ajudam na normalização das variáveis de entrada.