Povrchová neuronová síť má pouze jednu nebo dvě skryté vrstvy neuronů, zatímco hluboká neuronová síť má více než dvě skryté vrstvy. Povrchové sítě mají tendenci být jednodušší a snadněji se učí na menších datasetech, zatímco hluboké sítě jsou schopny zpracovávat složitější úlohy a pracovat s většími datovými sadami. Hluboké sítě mohou dosáhnout vyšší úrovně abstrakce a generalizace, ale mohou být náchylnější k přetrénování. Na druhou stranu, povrchové sítě mají tendenci být méně náchylné k přetrénování, ale mohou mít omezenější schopnost modelovat složité vzory v datech.
Mělká neuronová síť se skládá z vstupních a výstupních vrstev, s jednou nebo dvěma skrytými vrstvami mezi nimi. Počet parametrů v mělké neuronové síti je mnohem menší než v hluboké neuronové síti, což činí mělké neuronové sítě efektivnější z hlediska paměti a výpočetní síly. Hluboké neuronové sítě se skládají z několika skrytých vrstev, což jim umožňuje zpracovávat složitější data a provádět složitější úkoly. Počet parametrů v hluboké neuronové síti je mnohem větší než v mělké neuronové síti, což je činí schopnými dosáhnout vyšší přesnosti při určitých úkolech.