深度学习的好处
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发布时间:2022-04-21 19:09
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热心网友
时间:2022-05-13 02:57
深度学习的主要优点如下:
优点1:学习能力强
从结果来看,深度学习具备很强的学习能力,表现非常好。
优点2:覆盖范围广,适应性好
深度学习的神经网络层数很多,宽度很广,理论上可以映射到任意函数,所以能解决很复杂的问题。
优点3:数据驱动,上限高
深度学习高度依赖数据,数据量越大,它的表现就越好。在图像识别、面部识别、NLP 等领域表现尤为突出。
优点4:可移植性好
由于深度学习的优异表现,很多框架都可以使用,例如 TensorFlow、Pytorch。这些框架可以兼容很多平台。
深度学习也是有缺点的:
缺点1:计算量大,便携性差
深度学习需要大量的数据与算力,所以成本很高。而且现在很多应用还不适合在移动设备上使用。目前已经有很多公司和团队在研发针对便携设备的芯片。
缺点2:硬件需求高
深度学习对算力要求很高,普通的CPU已经无法满足深度学习的要求。
缺点3:模型设计复杂
深度学习的模型设计非常复杂,需要投入大量的人力物力和时间来开发新的算法和模型。大部分人只能使用现成的模型。
缺点4:没有”人性”,容易存在偏见
由于深度学习依赖数据,并且可解释性不高。在训练数据不平衡的情况下会出现性别歧视、种族歧视等问题。