随着神经网络层数的加深，优化函数越来越容易陷入局部最优解（即过拟合，在训练样本上有很好的拟合效果，但是在测试集上效果很差。为了解决深层神经网络的训练问题，一种有效的手段是采取无监督逐层训练（unsupervised layer-wise training），其基本思想是每次训练一层隐节点，训练时将上一层隐节点的输出作为输入，而本层隐节点的输出作为下一层隐节点的输入，这被称之为“预训练”（pre-training）
事实上，“预训练+微调”的训练方式可被视为是将大量参数分组，对每组先找到局部看起来较好的设置，然后再基于这些局部较优的结果联合起来进行全局寻优。这样就在利用了模型大量参数所提供的自由度的同时，有效地节省了训练开销。
另一种节省训练开销的做法是进行“权共享”（weightsharing），即让一组神经元使用相同的连接权，这个策略在卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）中发挥了重要作用。下图为一个CNN网络示意图：
CNN可以用BP算法进行训练，但是在训练中，无论是卷积层还是采样层，其每组神经元（即上图中的每一个“平面”）都是用相同的连接权，从而大幅减少了需要训练的参数数目。