我是深度学习的新手，所以这可能是一个微不足道的问题。但我想知道为什么深度学习（或神经网络）不能很好地处理小标记数据。无论我读过什么研究论文，他们的数据集都是巨大的。直觉上这并不奇怪，因为我们的大脑需要很多时间来训练自己。但是是否有数学证明或原因说明神经网络在这种情况下不能很好地工作？
为什么深度学习不适用于少量数据？
机器算法验证
神经网络
深度学习
2022-03-29 12:06:21
1个回答
典型的深度学习模型中使用的神经网络具有非常多的节点和许多层，因此必须估计许多参数。这需要大量数据。一个小型神经网络（层数更少，自由参数更少）可以用一个小数据集成功训练——但这通常不会被描述为“深度学习”。
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