正確答案是：A: 增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)，可能會增加測試數(shù)據(jù)集的分類錯誤率。

專業(yè)分析：

A: 增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)，可能會增加測試數(shù)據(jù)集的分類錯誤率。這個說法是正確的。增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)通常會增加模型的復(fù)雜度，這可能導(dǎo)致過擬合。過擬合是指模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在測試集（或驗證集）上表現(xiàn)較差，因為模型可能已經(jīng)學(xué)習(xí)了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和細節(jié)，而不是一般的模式。

B: 減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)，總是能減小測試數(shù)據(jù)集的分類錯誤率。這是不正確的。減少層數(shù)會降低模型的表達能力，可能導(dǎo)致欠擬合，從而在測試集上表現(xiàn)不佳。欠擬合是指模型過于簡單，無法捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式。

C: 增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)，總是能減小訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的分類錯誤率。這通常是正確的，因為更復(fù)雜的模型（更多層數(shù)）可以更好地擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)。然而，這并不意味著模型在測試數(shù)據(jù)集上同樣表現(xiàn)良好，因為可能會導(dǎo)致過擬合。

D: 增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)，不能減小訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的分類錯誤率。這是不正確的。增加層數(shù)通常會提高模型在訓(xùn)練集上的表現(xiàn)，因為模型有更大的能力去擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

綜上所述，增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)會提高模型的復(fù)雜度和在訓(xùn)練集上的表現(xiàn)，但同時也增加了過擬合的風(fēng)險，從而可能在測試集上表現(xiàn)不佳。選擇模型的層數(shù)需要在復(fù)雜度和泛化能力之間找到平衡。