请问为什么deep learning效果不如普通神经网络呢？

用deep learning来预测学生的考试成绩，结果不如普通神经网络。请问这是什么原因，大牛能理论上解释一下吗？
target variable：学生sat成绩 input variables：学生的高中每年的所有成绩

学生数量多少？可能数据量不够。dl的参数多，需要更多数据来fitting，样本量不够大的情况下，效果就很可能不如参数更少的模型

overfit了啊。