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逻辑回归是一种浅层的机器学习模型，主要用于分类任务。它擅长处理线性可分的问题，但在面对复杂非线性关系时表现有限。这种模型的局限性表明，某些函数的学习需要更深的神经网络层次来完成。通常我们会从逻辑回归开始，逐步增加隐藏层深度，通过交叉验证来观察模型性能的提升。

浅层模型如逻辑回归虽然简单，但其能力受限于线性假设。只有通过引入非线性激活函数和深层结构，才能突破这一局限性。随着模型复杂度的提升，越来越多的任务变得需要更强大的学习能力。

在实际应用中，常见的做法是从简单模型开始，逐步增加隐藏层深度。每次增加一层后，都会进行交叉验证以评估性能。这种迭代方法既能确保模型性能提升，又能避免过度拟合。

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