和稳定扩散等模型可以根据文本描述创建令人惊叹的图像。已在多种产品中使用其中包括。还在其多个应用程序中使用生成模型。位和字节图片来源深度学习的局限性尽管深度学习有很多好处但它也有一些缺点。数据依习算法需要大量的训练数据才能准确地执行其任务。不幸的是没有足够的高质量训练数据来创建可以应对多种问题的深度学习模型。可解释性神经网络以极其复杂的方式发展它们的行为甚至它们的创造者也很难理解它们的行为。
缺乏可解释性使
得深度学习算法中的错误排查和修复变得极其困难。算法偏差深度学习算法的好坏取决于它们所训练的数据。问题在于训练数据通常包含隐藏 阿富汗 WhatsApp 号码列表 或明显的偏差而算法继承了这些偏差。例如主要针对白人照片训练的面部识别算法对于非白人的准确率较低。缺乏概括性深度学习算法擅长执行重点任务但不擅长泛化知识。与人类不同经过训练玩星际争霸的深度学习模型将无法玩类似的游戏例如魔兽争霸。
此外深度学习不
擅长处理偏离训练示例的数据也称为边缘情况。在自动驾驶汽车等情况下这可能会变得危险错误可能会造成致命的后果。问号是什么来源盖蒂 审查 深度学习的未来年深度学习的先驱者被授予相当于计算机科学界诺贝尔奖的图灵奖。但深度学习和神经网络的工作还远未结束。人们正在做出各种努力来改进深度学习。一些有趣的工作包括可解释或开放解释的深度学习模型可以用较少训练。
