深度学习（Deep Learning）优缺点
# 深度学习（Deep Learning）优缺点 #
优点
在实践中表现出较高的预测精确度；
可以获取数据中非常复杂的底层模式；
特别适用于大型数据集和高维度数据集；
当新增数据时，易于更新模型；
网络的隐藏层明显减少了对特征工程的需求；
是适用于计算机视觉、机器翻译、情感分析和语音识别任务的最新技术；
缺点
具有非常低的训练速度；
需要消耗巨大的计算资源；
需要特征缩放；
结果不易解释或说明；
需要大量的训练数据，因为它要学习 大量的参数；
在非图像、非文本、非语音的任务中优于Boosting算法；
非常灵活，带有许多不同的体系结构构建块，因此需要专业知识来设计体系结构；
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