深度學習（Deep Learning）優缺點
# 深度學習（Deep Learning）優缺點 #
優點
在實踐中表現出較高的預測精確度；
可以獲取資料中非常複雜的底層模式；
特別適用於大型資料集和高維度資料集；
當新增資料時，易於更新模型；
網路的隱藏層明顯減少了對特徵工程的需求；
是適用於計算機視覺、機器翻譯、情感分析和語音識別任務的最新技術；
缺點
具有非常低的訓練速度；
需要消耗巨大的計算資源；
需要特徵縮放；
結果不易解釋或說明；
需要大量的訓練資料，因為它要學習 大量的引數；
在非影像、非文字、非語音的任務中優於Boosting演算法；
非常靈活，帶有許多不同的體系結構構建塊，因此需要專業知識來設計體系結構；
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