三層最好微模型每次增加三層的時候可以防止漏氣短路的後果，可以使效果更好，所以可以放心的進行使用，每次增加三成，要合理的進行使用

回答如下：這取決於你的數據集和任務。如果你的數據集非常小，增加層數可能會導致過擬合。如果你的數據集非常大，增加層數可能會導致訓練時間過長和梯度消失問題。因此，建議根據你的數據集和任務進行試驗，以找到最佳的層數。

模型微調需要結合具體任務以及原模型的結構來決定每次增加幾層效果最好。一般而言，增加模型深度可以幫助模型更好地提取數據的高級特徵，從而提昇模型的表現。然而，在增加模型深度時，也需要考慮模型參數數量的增加會給訓練過程和計算資源帶來的壓力。

如果原始模型較淺，可以適當增加1-2層的深度；若原始模型較深，則可以考慮增加1層或適當調整網絡結構。在實踐過程中，可以根據驗證集的效果來調整模型的深度和結構，尋找最優的模型。需要注意的是，過多的模型微調可能會導致過擬合，因此需要適當控制模型的複雜度，並進行正則化處理等操作。