列出深度学习的挑战.
1.深度学习需要大量数据,以有效地训练.在构建强大的深度学习模型时,高质量的标记数据的可用性是一个重大挑战. 2.计算能力:深度学习模型可能非常复杂,具有数百万个参数,从而需要大量计算资源.深度学习模型的训练可能耗时和计算密集. 3.黑盒性:深度学习算法通常被称为黑盒,因为其内部工作是对开发人员不透明的,这使得很难准确地理解这些算法如何做出决策. 4.过度调整:深度学习模型,特别是那些具有许多参数的模型,容易过度调整,这意味着它们可能对数据进行训练,但对新数据表现不佳. 5.深度学习模型在优化数据方面很困难:由于许多数据模型易于优化超级预测,必须实现高性能. 6.深度学习模型总是难以适用于不同类型的数据,因此难以实现高性能. 7.深度学习模型总是难以实现高性能.