深度學習為什麼要對數據多次訓練

1. 為什麼深度學習要使用大量數據

利用大數據來學習，更能夠刻畫數據豐富的內在信息。

深度學習特點：

1、強調了模型結構的深度，通常有5層、6層，甚至10多層的隱層節點；

2、明確了特徵學習的重要性。也就是說，通過逐層特徵變換，將樣本在原空間的特徵表示變換到一個新特徵空間，從而使分類或預測更容易。與人工規則構造特徵的方法相比，利用大數據來學習特徵，更能夠刻畫數據豐富的內在信息。

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深度學習有三大局限：

1、首先，深度學習幾乎總是需要大量的標注數據。這使得視覺研究人員的焦點過度集中於容易標注的任務，而不是重要的任務。

2、其次，深網在基準數據集上表現良好，但在數據集之外的真實世界圖像上，可能會出現嚴重失敗。特別是，深網難以應付數據集中不經常發生的「罕見事件」。

而在現實世界的應用中，這些情況則會產生潛在風險，因為它們對應的視覺系統故障可能導致可怕的後果。比如，用於訓練自動駕駛汽車的數據集幾乎從不包含「嬰兒坐在路上」的情況。

3、深網對圖像中的變化過度敏感。這種過度敏感不僅反映在對圖像中難以察覺變化的標准上，還反映在對上下文的變化上，由於數據集大小的局限，過度敏感會導致系統做出錯誤判斷，但這種因過度敏感而導致的圖像變化卻難以欺騙人類觀察者。

2. 深度學習的優勢有哪些方面

深度學習具有以下幾個方面的顯著優勢：
1. 強大的學習能力：
深度學習模型能夠通過大量的數據訓練，不斷提升其識別和映射復雜關系的能力。
2. 廣泛的覆蓋范圍和良好的適應性：
由於深度學習網路擁有多層結構，能夠逼近復雜的非線性函數，使其能夠處理結構化和非結構化數據，解決多種復雜問題。
3. 數據驅動和高度的可擴展性：
深度學習依賴於大量數據進行訓練，隨著數據量的增加，模型的性能也相應提高，尤其在圖像識別、面部識別和自然語言處理等領域表現出色。
4. 優秀的可移植性：
得益於眾多開放源代碼的深度學習框架，如TensorFlow和PyTorch等，這些框架的兼容性使得深度學習模型能夠在不同的平台和應用中輕松遷移和部署。
然而，深度學習也存在一些局限性：
1. 對數據量的依賴性：
深度學習模型通常需要大量的數據進行訓練才能達到較好的效果，這在數據稀缺的場景下限制了其應用。
2. 數據偏差和過擬合的風險：
當數據量有限時，深度學習模型可能無法無偏差地估計數據規律，且容易過擬合，即在訓練數據上表現良好，但在未見過的數據上表現不佳。
3. 計算資源的消耗：
深度學習模型的復雜性導致計算資源需求高，尤其是在訓練大規模網路時，需要強大的計算能力和高效的並行計算技術。
4. 實時性挑戰：
為了保持實時性，需要進一步提高演算法的優化和硬體的性能，這對於一般機構和團隊來說是一大挑戰。
因此，深度學習的應用往往集中在資源充足的研究機構和大型企業，它們能夠投入必要的計算資源和專業知識來開發前沿的應用。