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什么样的资料不适合深度学习?

面试问答 更新时间: 发布时间: IT归档 最新发布 模块sitemap 名妆网 法律咨询 聚返吧 英语巴士网 伯小乐 网商动力

什么样的资料不适合深度学习?

答:

(1) 数据集太小,数据样本不足时,深度学习相对于其他机器学习算法,没有明显优势;

(2) 数据集没有局部相关性,目前深度学习表现较好的领域是图像识、语音、自然语言处理等领域,这些领域的一个共性是局部相关性。图像中像素组成物体,语音信号中音位组合成单词,文本数据中单词组合成句子,这些特征元素的组合一旦被打乱,表示的含义同时也被改变。对于没有这样的局部相关性的数据集,不合适使用深度学习算法进行处理。举个例子:预测一个人的健康状况,相关的参数会有年龄,职业,收入,家庭状况等各种因素,将这些元素打乱,并不会影响相关的结果

 

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