이미지 기반 과제에서 CNN의 깊이가 샘플 복잡도에 미치는 영향은 중요한 측면을 제공합니다. 깊이가 증가할수록 CNN은 더 복잡한 특징을 학습할 수 있으며, 이는 일반적으로 더 높은 성능을 제공할 수 있습니다. 그러나 깊이가 증가하면 모델의 매개 변수 수도 증가하게 되어 학습에 필요한 샘플의 양이 증가할 수 있습니다. 따라서 깊이가 깊어질수록 CNN은 더 많은 데이터로 학습해야 할 수 있으며, 이는 샘플 복잡도에 영향을 미칠 수 있습니다. 또한 깊이가 깊어질수록 과적합의 위험이 증가할 수 있으므로 조심해야 합니다.