面试题:什么样的数据集不适用深度学习?


文章来源:https://dwz.cn/AUaHvy11

解析:

1、数据集太小:

数据样本不足时,深度学习相对其它机器学习算法,没有明显优势。

2、数据集没有局部相关特性:

目前深度学习表现比较好的领域主要是图像/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,不适于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、家庭状况等各种元素

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