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深度学习有哪些缺点?

然而,深度学习也有一些缺点。
深度学习产生的模型很难在其他机器学习方法的背景下解释。
这些模型可以包含许多层和数千个节点。不可能分别解释每一个。
数据科学家通过测量预测来评估深度学习模型,但模型本身具有“黑匣子”架构。
批评者可能会反对深度学习的这一方面,但请记住,分析的目的很重要。
例如,如果分析的主要目的是解释方差或处理结果,则深度学习选择可能是错误的。
但是,您也可以根据重要性对预测进行分类。这是数据科学家通常实施的。
部分依赖图允许数据科学家可视化深度学习模型。
深度学习也倾向于其他机器学习方法和过度训练数据。
这意味着该算法“记住”在使用该模型的生产环境中可能使用或不使用的训练数据的特征。
这个问题不仅发生在深度学习中。通过独立验证可以避免深度学习。


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