深度神经网络的宽度和深度都会对模型训练前期和后期的精度产生影响。

首先，宽度指的是每一层神经元的数量，通常用于描述网络的“厚度”，而深度指的是网络的层数，通常用于描述网络的“长度”。

在模型训练的前期阶段，增加网络的宽度通常会导致模型更快地学习到训练数据的特征，并在一定程度上减少过拟合的风险，因为更多的神经元可以更好地捕捉数据中的复杂特征。此外，增加网络的深度可以使模型更好地学习到数据的高级特征，提高模型的表达能力。但是，在训练过程中，增加网络的宽度和深度会增加计算成本和内存需求，可能会使训练过程变得更加耗时。

在模型训练的后期阶段，增加网络的宽度可能会导致模型过拟合，因为网络已经学习到了大量的训练数据特征，但是过度的增加宽度会导致模型过于复杂，无法泛化到新数据。相比之下，增加网络的深度可以使模型学习到更加抽象和复杂的特征，并且可以帮助网络更好地泛化到新数据。但是，增加深度也可能导致梯度消失或梯度爆炸等问题，从而使模型难以训练。

综上所述，深度神经网络的宽度和深度对模型的训练和精度都有影响。在选择网络结构时，需要权衡增加宽度和深度所带来的计算成本和内存需求与模型精度的提升。通常情况下，需要进行一些实验来确定最佳的网络结构。