一、數(shù)據(jù)依賴和標注問題
二、計算資源的限制
硬件依賴：訓練深度學習模型需要大量的計算資源，如GPU，這限制了許多組織和個人的能力。能源消耗：深度學習模型的訓練和運行也可能消耗大量的能源，對環(huán)境造成潛在的影響。三、解釋性和透明度不足
模型不透明：深度學習模型通常被視為“黑箱”，難以理解其內(nèi)部工作機制。缺乏解釋性：與某些任務或行業(yè)的嚴格要求相比，如醫(yī)療和金融，深度學習的解釋性不足可能會成為一個重要問題。常見問答：
Q1：深度學習模型為什么依賴于大量的數(shù)據(jù)？
答：由于其復雜的結(jié)構(gòu)，深度學習模型需要大量數(shù)據(jù)來準確捕捉底層的模式和關系。
Q2:深度學習計算資源限制是如何體現(xiàn)的？
答：主要體現(xiàn)在硬件依賴和能源消耗方面，如需要昂貴的GPU進行訓練，以及訓練過程可能消耗大量能源。
Q3:為什么深度學習模型的透明度和解釋性不足是一個問題？
答：由于模型的復雜性，理解和解釋其內(nèi)部工作機制是一項挑戰(zhàn)，這在某些需要嚴格合規(guī)和解釋的場景下可能會成為問題。
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