深度神经网络比浅层网络效果更好的原因有以下几点：

    首先，深度神经网络具有更强大的建模能力。深度神经网络由很多层组成，每一层都可以学习不同的特征。通过多层神经元的堆叠，深度神经网络可以学习到更抽象、更高级的特征表示。相比之下，浅层网络受限于层数较少，往往只能学习到相对简单的特征表示，难以捕捉到数据中更复杂的模式和关系。

    其次，深度神经网络可以通过梯度下降算法进行端到端（end-to-end）的训练。深度神经网络的每一层都可以通过反向传播算法，根据训练数据中的误差对参数进行更新。这种端到端的训练方式可以在整个网络中同时优化参数，从而提高了整体的性能。而浅层网络的训练通常需要手工设计特征，并且需要逐层训练，这增加了训练的复杂性，并且可能导致特征提取和分类阶段之间的信息丢失。

    另外，深度神经网络还可以通过卷积层和池化层等结构来利用数据的局部相关性和平移不变性。这使得深度神经网络在处理图像、语音和自然语言等领域的任务时具有优势。卷积层可以通过共享权重和局部连接的方式有效地减少参数数量，并且可以提取输入数据中的空间或时间结构。池化层可以减小特征图的尺寸，并且保留主要的特征信息，进一步提高了网络的计算效率和鲁棒性。

    综上所述，深度神经网络通过多层的堆叠、端到端的训练和利用局部相关性等技术，使得其具有更强大的建模能力和更高的性能，相比之下浅层网络难以达到相同的效果。然而，深度神经网络也存在一些挑战，如训练困难、参数选择等问题，需要进一步的研究和优化。