入门深度学习,但你知道哪些情况下不该使用深度学习吗_光环大数据培训
深度学习在图像处理中的运用及局限性
深度学习在图像处理中的运用及局限性深度学习作为人工智能领域的一项重要技术，在图像处理领域有着广泛并且令人激动的应用前景。
这种基于神经网络的算法模型，通过学习大量的数据和特征，能够在图像分类、目标检测、图像生成等任务中取得令人瞩目的成果。
但是，深度学习在图像处理中也存在一些局限性，这些限制需要我们深入理解并寻找解决方案。
首先，深度学习在图像处理中的主要应用是图像分类。
通过训练一个具有多个隐藏层的卷积神经网络，深度学习可以从输入图像中提取抽象的特征，并且通过特征的组合和选择来对图像进行分类。
这种方法在许多图像分类任务中表现出色，如人脸识别、物体识别等。
然而，深度学习在图像分类中的应用也存在一些挑战。
首先，需要大量的标注数据来训练模型，这对于某些特定领域的图像任务可能是限制因素。
其次，深度学习模型具有很大的计算开销和存储需求，这对于资源受限的设备来说可能是不可行的。
除了图像分类，深度学习在目标检测中也有广泛的应用。
目标检测是指在图像中识别和定位不同目标的任务，如行人检测、车辆检测等。
深度学习通过采用卷积神经网络，并结合区域建议算法（如R-CNN、YOLO等），能够在目标检测中取得很好的效果。
然而，目标检测任务在实践中也存在一些问题。
例如，当目标之间存在重叠或遮挡时，模型可能会遇到困难。
此外，深度学习模型的训练需要大量的标注数据和计算资源，这使得目标检测在特定领域的应用受到一定限制。
另一个深度学习在图像处理中的应用是图像生成。
图像生成任务包括图像超分辨率、图像风格转换、图像修复等。
深度学习通过生成对抗网络（GAN）等模型，在图像生成任务中取得了令人惊艳的成果。
例如，通过训练生成对抗网络，可以从低分辨率图像中生成高分辨率图像，将图像的风格从一种转换为另一种等。
然而，图像生成任务中也存在一些挑战。
首先，模型的训练需要大量的图像对或者数据集，这可能对于某些特定任务来说是不现实的。
其次，模型往往难以捕捉到图像细节和真实感，导致生成的图像质量较低。
深度学习技术的注意事项与常见问题解答
深度学习技术的注意事项与常见问题解答深度学习技术在近年来得到了广泛应用，并在各个领域取得了令人瞩目的成果。
然而，深度学习技术的应用仍存在一些注意事项和常见问题需要解答。
本文将围绕这些问题展开讨论，帮助读者更好地理解和应用深度学习技术。
一、注意事项1. 数据预处理深度学习模型对于数据的质量和规模具有较高要求，因此在使用深度学习技术之前，我们应该进行充分的数据预处理。
这包括数据清洗、去噪、标准化等步骤，以确保输入数据的准确性和一致性。
2. 模型选择在选择深度学习模型时，我们需要根据具体的任务和数据特征进行合理的选择。
常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。
了解各个模型的特点和适用场景，有助于提高我们的模型选择准确性。
3. 参数调整深度学习模型的性能很大程度上取决于参数的选择。
我们需要通过合理的参数调整来优化模型的性能。
这包括学习率、激活函数、优化器等参数的选择，以及正则化技术的应用。
4. 模型评估在使用深度学习技术时，我们需要合理评估模型的性能。
常见的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。
同时，我们还应该关注模型的过拟合和欠拟合问题，通过合适的验证集和交叉验证方法来验证模型的泛化能力。
5. 硬件资源深度学习技术对计算资源的需求较高，尤其是对GPU的需求。
在使用深度学习技术之前，我们应该合理评估和规划硬件资源，确保我们有足够的计算资源来支持深度学习任务的进行。
二、常见问题解答1. 深度学习模型训练时间长？深度学习模型训练时间长是一个常见的问题，特别是在大规模数据和复杂模型的情况下。
解决这个问题的方法包括使用更大的硬件资源，如多个GPU或云计算服务；优化模型结构和参数设置，以减少训练时间。
2. 如何解决深度学习模型的过拟合问题？过拟合是指模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现较差的现象。
常用的解决方法包括数据增强技术（如旋转、平移、缩放等）、正则化技术（如L1、L2正则化）、Dropout等。
从深度学习的原理和基础出发阐述了深度学习的局限性
从深度学习的原理和基础出发阐述了深度学习的局限性在过去几十年中，深度学习作为人工智能领域的头号种子选手，成为了激动人心的科技创新。
在诸如语音识别、癌症检测等对于传统软件模型难以解决的领域中，深度学习已经初露锋芒。
深度学习的原理经常被用来与人类学习的过程相类比，专家们相信深度学习过程将会更快，更深入的延伸至更多的领域中。
在某些情况下，人们会担心深度学习会威胁人类在社会和经济生活中的关键地位，造成诸如失业甚至是人类被机器奴役的后果。
毫无疑问，机器学习和深度学习对某些任务而言是十分有效的，然而它并不是可以解决所有问题、凌驾于所有科技之上的万能钥匙。
事实上，相比于过度炒作夸大的概念，仍有许多的制约和挑战使得该技术在某些方面仍不足以和人类，甚至无法达到人类孩童的能力。
让我们回忆儿时的童年经历：第一次接触超级玛丽时只玩了几个小时便初步形成了粗浅的关于平台游戏（platform game）的概念。
下次玩到类似的游戏（诸如prince of persia, sonic hedgehog, crash bandicoot 或是donkye kong country）时，便可以将之前在超级玛丽游戏中的实战经验应用于它们。
如果之后它们升级成了3d版本（正如90年代中期出现的），也可以毫不费力的上手。
同时，也可以轻而易举的将现实生活中的经验应用于游戏之中，遇到深坑时我马上知道要操作马里奥跳过它，遇到有刺的植物时，我马上知道要避开。
我们算不上优秀的游戏玩家，但对于深度学习算法而言，完成上述过程却充满了挑战，即使是最聪明的游戏算法也要从零开始学起。
人类可以通过抽象、类比、演绎，对不同的概念进行借鉴和学习，达到举一反三的效果。
深度学习的算法却无法做到如此，它需要大量精准的训练来实现。
在最近的一篇题为“深度学习的客观评价”一文中，前Uber人工智能领导，纽约大学教授Gray Marcus讲述了深度学习遇到的限制与挑战，他从深度学习的原理和基础出发阐述了深度学习的局限性，但也对未来面对的挑战表达了殷切的期许。
关于深度学习_光环大数据培训机构
关于深度学习_光环大数据培训机构深度学习是机器学习的一个领域，研究复杂的人工神经网络的算法、理论、及应用。
自从2006年被Hinton等提出以来[1]，深度学习得到了巨大发展，已被成功地应用到图像处理、语音处理、自然语言处理等多个领域，取得了巨大成功，受到了广泛的关注，成为当今具有代表性的IT先进技术。
图1 从历史角度看深度学习与其他机器学习技术的关系深度学习本质是复杂的非线性模型的学习，从机器学习的发展史来看，深度学习的兴起代表着机器学习技术的自然演进。
1957年，Rosenblatt提出了感知机模型（Perceptron），是线性模型，可以看作是两层的神经网络；1986年，Rumelhart等开发了后向传播算法（Back Propagation），用于三层的神经网络，代表着简单的非线性模型；1995年，Vapnik等发明了支持向量机（Support Vector Machines），RBF核支持向量机等价于三层的神经网络，也是一种简单的非线性模型。
2006年以后的深度学习实际使用多于三层的神经网络，又被称为深度神经网络，是复杂的非线性模型（见图1）。
深度神经网络还有若干个变种，如卷积神经网络（Convolutional Neural Network）、循环神经网络（Recurrent Neural Network）。
本文首先回答关于深度学习的几个常见问题，介绍深度学习研究的最新进展，特别是一些代表性工作，同时概述我们的深度学习与自然语言处理的工作，最后总结深度学习的未来发展趋势。
关于深度学习的几个常见问题这里尝试回答三个关于深度学习的常见问题。
深度学习为什么很强大？深度学习是否是万能的？深度学习与人的大脑有什么关系？深度学习为什么很强大？深度神经网络实际是复杂的非线性模型，拥有复杂的结构和大量的参数，有非常强的表示能力，特别适合于复杂的模式识别问题。
图2所示是一个简单的神经网络的例子，可以表示布尔函数XNOR，这个模型可以做简单的非线性分类。
深度学习优缺点的剖析
应用技术1 概述■1.1 研究背景与现状近年来，深度学习（Deep Learning）希望直接通过表征学习的方式实现抽象认知方面的学习，并取得了卓业的成就。
深度学习通过这次变革，将人工智能发展带入一个新的阶段，不仅在学术上有着重要的价值，而且在工业界也有着广阔的应用前景，各个巨头公司也开始了人力物力的投入，一大批应用产品将使得世人从中受益。
2006年，机器学习界的代表人物、加拿大多伦多大学计算机系教授Geoffery Hinton发表了论文Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks，提出了基于深度信念网络（Deep Belief Networks, DBN），在这个算法中可使用非监督的逐层贪心训练算法对模型进行训练，为深度学习的实现与应用打下良好的基础。
2012年，人工智能届的高级学者Andrew Ng在Google公司同分布计算领域的领军人物Jeff Dean共同领导了“谷歌大脑”项目。
在该项目中，他们用包含一万六千个CPU核的云计算平台训练超过10亿个神经元的深度神经网络，其成果模型在语音领域和图像识别领域都取得了非常显著的成果。
2013年，百度公司宣布成立了百度研究院，其下属的深度学习实验室在深度学习领域也有着相当多的探索，在语音识别领域，图像识别领域、搜索领域等都有着广阔的应用。
其中的大部分方向都在国内处于一线水平，在一些方向甚至处于国际领先水平。
Hinton于2006年发表在《Science》杂志上的论文在学术界引发了这次深度学习的热潮，而近年来各个商业公司的追捧与支持则代表了深度学习在工业界的广阔应用，他们纷纷将深度学习人才从学术界邀请至工业界，这为深度学习的发展带来了强有力的经济物力支持，同时，较高的行业薪酬也吸引了更多的人才投身这个领域。
学术界与工业界对深度学习的喜爱来自于深度学习相对于传统机器学习的很多优秀特性，例如拟合能力强，模型效果好等，但是在深度学习发展的过程中同样出现了很多的问题，例如训练成本高，模型解释性差等方面，我们对于深度学习的认识很多时候还处于一个直观的，基本的层面，人们往往将其认定为一个黑盒，仍然缺乏更为系统的解释和理解。
深度学习研发面临的重大问题_深圳光环大数据培训
深度学习研发面临的重大问题_深圳光环大数据培训理论问题理论问题主要体现在两个方面，一个是统计学习方面的，另一个是计算方面的。
我们已经知道，深度模型相比较于浅层模型有更好的对非线性函数的表示能力。
具体来说，对于任意一个非线性函数，根据神经网络的Universal Approximation Theory，我们一定能找到一个浅层网络和一个深度网络来足够好地表示。
但深度网络只需要少得多的参数。
但可表示性不代表可学习性。
我们需要了解深度学习的样本复杂度，也就是我们需要多少训练样本才能学习到足够好的深度模型。
从另一方面来说，我们需要多少计算资源才能通过训练得到更好的模型？理想的计算优化方法是什么？由于深度模型都是非凸函数，这方面的理论研究极其困难。
建模问题在推进深度学习的学习理论和计算理论的同时，我们是否可以提出新的分层模型，使其不但具有传统深度模型所具有的强大表示能力，还具有其他的好处，比如更容易做理论分析。
另外，针对具体应用问题，我们如何设计一个最适合的深度模型来解决问题？我们已经看到，无论在图像深度模型，还是语言深度模型，似乎都存在深度和卷积等共同的信息处理结构。
甚至对于语音声学模型，研究人员也在探索卷积深度网络。
那么一个更有意思的问题是，是否存在可能建立一个通用的深度模型或深度模型的建模语言，作为统一的框架来处理语音、图像和语言？工程问题需要指出的是，对于互联网公司而言，如何在工程上利用大规模的并行计算平台来实现海量数据训练，是各家公司从事深度学习技术研发首先要解决的问题。
传统的大数据平台如Hadoop，由于数据处理的Latency太高，显然不适合需要频繁迭代的深度学习。
现有成熟的DNN训练技术大都是采用随机梯度法（SGD）方法训练的。
这种方法本身不可能在多个计算机之间并行。
即使是采用GPU进行传统的DNN模型进行训练，其训练时间也是非常漫长的，一般训练几千小时的声学模型所需要几个月的时间。
而随着互联网服务的深入，海量数据训练越来越重要，DNN这种缓慢的训练速度必然不能满足互联网服务应用的需要。
深度学习技术的优势和局限性解析
深度学习技术的优势和局限性解析深度学习技术是人工智能领域中一种重要的机器学习方法，具有广泛的应用前景。
然而，与其他技术相比，深度学习技术也有其独特的优势和局限性。
本文将详细解析深度学习技术的这些方面。
深度学习技术的优势主要体现在以下几个方面：1. 强大的学习能力：深度学习技术能够通过从大量数据中学习相关的特征和模式，自动对输入数据进行分析和处理，从而实现数据的分类、识别、预测等任务。
相比传统的机器学习算法，深度学习在处理复杂数据和大规模数据方面具有更强的学习能力。
2. 高度自适应性：深度学习技术不需要手动提取特征，而是通过多层的神经网络结构自动学习特征表达。
这使得深度学习技术在应对多样性和变化性较大的数据时更加高效和自适应，不受特征工程的限制。
3. 多层次的表示学习：深度学习技术通过多层次的网络结构，可以逐渐学习到抽象和层次化的表示。
这种表示具有更好的泛化能力，能够更好地捕捉到数据中的关键特征和模式。
4. 高性能的硬件支持：深度学习技术的快速发展得益于GPU等高性能计算硬件的支持，这些硬件能够高效地并行计算，加速深度学习算法的训练和推理过程。
然而，深度学习技术也存在一些局限性：1. 大量标注数据需求：深度学习技术在训练模型时通常需要大量标注的数据。
这对于一些领域来说可能是一个挑战，因为获取和标注大规模数据是一项费时费力的任务。
2. 模型解释和可解释性问题：深度学习模型通常被视为“黑盒”，很难解释其内部的决策过程。
这在某些领域，如医疗诊断和法律决策中，可能不被接受。
3. 计算资源消耗较大：深度学习技术需要大量的计算资源进行训练和推理，尤其是在深层网络结构和大规模数据上。
这使得它在一些资源受限的设备上应用受到限制。
4. 模型的过拟合问题：深度学习模型存在过拟合的风险，即在训练集上表现良好但在测试集上表现较差。
这需要采取合适的正则化方法和调整模型结构，以克服过拟合问题。
综上所述，深度学习技术具有强大的学习能力、高度自适应性以及多层次的表示学习能力。
深度学习常见问题解析
深度学习常见问题解析深度学习常见问题解析计算机视觉与⾃动驾驶今天⼀、为什么深层神经⽹络难以训练？1、梯度消失。
梯度消失是指通过隐藏层从后向前看，梯度会变得越来越⼩，说明前⾯层的学习会显著慢于后⾯层的学习，所以学习会卡主，除⾮梯度变⼤。
梯度消失的原因：学习率的⼤⼩，⽹络参数的初始化，激活函数的边缘效应等。
在深层神经⽹络中，每⼀个神经元计算得到的梯度都会传递给前⼀层，较浅层的神经元接收到的梯度受到之前所有层梯度的影响。
如果计算得到的梯度值⾮常⼩，随着层数增多，求出的梯度更新信息将会以指数形式衰减，就会发⽣梯度消失。
2、梯度爆炸。
在深度⽹络或循环神经⽹络（Recurrent Neural Network, RNN）等⽹络结构中，梯度可在⽹络更新的过程中不断累积，变成⾮常⼤的梯度，导致⽹络权重值的⼤幅更新，使得⽹络不稳定；在极端情况下，权重值甚⾄会溢出，变为值，再也⽆法更新。
3、权重矩阵的退化导致模型的有效⾃由度减少。
参数空间中学习的退化速度减慢，导致减少了模型的有效维数，⽹络的可⽤⾃由度对学习中梯度范数的贡献不均衡，随着相乘矩阵的数量（即⽹络深度）的增加，矩阵的乘积变得越来越退化。
在有硬饱和边界的⾮线性⽹络中（例如 ReLU ⽹络），随着深度增加，退化过程会变得越来越快。
⼆、深度学习和机器学习有什么不同？传统的机器学习需要定义⼀些⼿⼯特征，从⽽有⽬的的去提取⽬标信息，⾮常依赖任务的特异性以及设计特征的专家经验。
⽽深度学习可以从⼤数据中先学习简单的特征，并从其逐渐学习到更为复杂抽象的深层特征，不依赖⼈⼯的特征⼯程。
三、为什么需要⾮线性激活函数1、激活函数可以把当前特征空间通过⼀定的线性映射转换到另⼀个空间，学习和模拟其他复杂类型的数据，例如图像、视频、⾳频、语⾳等。
2、假若⽹络中全部是线性部件，那么线性的组合还是线性，与单独⼀个线性分类器⽆异。
这样就做不到⽤⾮线性来逼近任意函数。
3、使⽤⾮线性激活函数，以便使⽹络更加强⼤，增加它的能⼒，使它可以学习复杂的事物，复杂的表单数据，以及表⽰输⼊输出之间⾮线性的复杂的任意函数映射。
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入门深度学习，但你知道哪些情况下不该使用深度学习吗_光环大数据培训
我知道以深度学习的缺点来开始本文是不合时宜的，但是此前关于深度学习的一大波讨论我觉得可以很好的引出我观点。
一切都是从 Jeff Leek 于 Simply Stats 博客发表的一篇关于在小样本规模体系中使用深度学习的注意事项文章开始。
简而言之，Jeff Leek 认为当样本规模很小的时候(通常在生物领域很常见)，参数较小的线性模型甚至比拥有少量分层和隐藏单元的深网表现更好。
为了证明自己的观点，Jeff 展示了一个拥有十个最常见信息特征的简单线性预测，在尝试使用仅 80 个样本的 MNIST 数据组进行 0 和 1 的分类时，它在表现上优于简单深网。
这引起了 Andrew Beam 注意并写了一篇文章反驳。
文章指出经过适当训练甚至只经过几个简单训练的深度学习可以打败简单线性模型。
这个来来回回的辩论发生在越来越多生物信息研究者采用深度学习来解决问题的时候。
这到底是炒作还是线性模型真的是我们所需要的?
对于这个问题的答案，我认为和往常一样，是需要根据情况来决定的。
在这篇文章中，我将重心放在机器学习上，解析深度学习不是那么有效或者受到阻碍的的使用案例，尤其是对入门者来说。
▌打破深度学习先入为主的观念
首先，让我们来聚焦一些在外行人眼中已经成为半真相的先入之见。
这些先入之见有两个笼统的和一个更有专业性的。
他们有点类似于 Andrew Beam 在帖子中指出的“误解”部分的延伸。
▌深度学习真的可以在小规模体系中使用
深度学习之所以成功是因为他的背后有大数据支持(还记得第一个 Google Brain 项目吗，他将大量的 YouTube 视频加入到了深网中)，并且宣称有复杂的算法来处理这些数据。
然而，这个大数据/深度学习也可以被翻译成截然相反的意思：这个很好用的东西无法被用到很小的规模体系中。
如果你只有少数几个可供添加进神经网络的样本，想要适用于高采样比参数，似乎就感觉要求过高了。
然而，只考虑给定问题的样本大小和维度，无论是监督还是无监督，都是在真空中对数据进行建模，而无需任何上下文。
这种情况可能是因为您有与您的问题相关的数据源，或者领域专家可以提供强有力的数据源，或者以非常特殊的方式构建数据(比如使用图形或图像进行编码)。
以上的这些情况，深度学习都可以作为一种解决办法。
例如，你可以编码较大的，与数据集相关的表达。
并在你的问题中使用这些表达。
一个关于这个的经典例子便是我们对自然语言进行的处理。
你可以在大型词汇网站比如Wikipedia 上学习一个单词，并将这个单词用在范围更小更窄的使用中去。
在极端情况下，你可以拥有一套神经网络共同学习一种表达方式，并在小样本集中重复使用该表达方式的有效方法。
这种行为被称作一次学习(one-shot learning)，并已经被成功应用于包括计算机视觉(https:///abs/1606.04080)和药物研发(https:///abs/1611.03199)在内的高维数据的多个领域。
用于药品开发的一次学习网络，引自 Altae-Tran 等人的论文，ACS Cent. Sci. 2017▲
▌深度学习不适用于所有情况
第二个我常听到的先入之见是人们对于深度学习的炒作。
很多还没开始尝试的实践者希望深网可以给他们带来神话般的表现提升，只因为它在别的领域有效。
另外一些人则因为令人影响深刻的建模，图像，音乐和语言收到启发。
他们尝试训练最新的 GAN 架构而希望成为第一批进入这片领域的人。
这些炒作在很多方面其实是真实的。
深度学习在机器学习中已经成为不可否认的力量，并且是所有数据建模者的核心工具。
它的普及带来了诸如 TensorFlow 和 Pytorch 等重要框架，即使在深入学习之外也是非常有用的。
从失败者到超级明星的起源故事激励了研究人员重新审视其他的方法，如进化策略和强化学习。
但这并不是万能的。
天下没有免费的午餐，深度学习模型可以非常细微，需要仔细和有时非常昂贵的超参数搜索，调整和测试(详细内容会在之后的文章中提及)。
另一方面，在很多情况下，使用深度学习从实践的角度来看是没有意义的，因为更简单的模型工作得更好
▌深度学习远不止.fit()这么简单
另外还有一个深度学习模式的缺失，我认为是因为翻译自其他机器学习领域导致的。
绝大多数深度学习的教程和入门材料将这些模型描述为由分层连接的节点层组成，其中第一层是输入，最后一层是输出，并且你可以使用某种形式的随机梯度下降法来训练它们。
可能经过一些简短的提及梯度下降是如何运作以及什么是反响传播，大部分的解释都集中在神经网络丰富的多样性上(卷积，反复等等)。
优化方法本身只收到了一点点额外关注，这是很不幸的，因为他才是深度学习最重要的部分之一。
他解释了深度学习是如何实现的。
知道如何优化参数，如何有效地分配数据来使用它们，在合理的时间内获得良好的结合是至关重要的。
这也正是为什么随机梯度这么关键却仍然有很多人不了解，问题的原因即出自于此。
我最喜欢的是执行贝叶斯推理一部分的解释方法。
实质上，每当你做某种形式的数值优化时，你都会用特定的假设和先验来执行一些贝叶斯推理。
实际上，有一个被称为概率数字的领域，就是基于这个观点诞生的。
随机梯度下降是没有什么不同的，最近的工作表明，该程序实际上是一个马尔可夫链，在某些假设下，具有一个可以看作是后向变分近似的静态分布。
所以当你停止你的 SGD 并获得最后的参数，你其实是在从这个近似分布中抽样。
我发现这个想法是有启发性的，因为优化器的参数(在这种情况下，学习率)使得这种方式更有意义。
例如，当增加 SGD 的学习参数时，Markov 链变得不稳定，直到找到大面积样本的局部极小值;那是因为你增加了程序的方差。
另一方面，如果您减少学习参数，马尔科夫链会缓慢地接近较窄的最小值，直到其收敛于紧密的区域;那是因为您增加了某些部分的偏差。
另一个参数，SGD 中的批量大小也可以控制算法收敛的区域是什么类型的区域：较大区域的较小批次和较大批次的较小区域。
SGD 根据学习速度或批量大小而更倾向于宽极小或尖极小▲
这种复杂性意味着深层网络的优化器成为最重要的部分：它们是模型的核心部分，与层架构一样重要。
这种现象在别的机器学习模型里并不常见。
线性模型和 SVMs 的优化并没有过多的细微差别，并且真的只有一个解决办法。
这就是为什么来自其他领域和/或使用 Scikit 学习的工具的人在他们找不到具有 .fit()方法的非常简单的 API 时会感到困惑(虽然有一些工具，如Skflow，尝试将简单的网络装入 .fit() 签名，但我认为这有点误导，因为深入学习的关键是它的灵活性)。
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