15、深度学习传统技术的挑战与局限

深度学习传统技术的挑战与局限

在当今时代，深度学习（DL）常被视为能解决各类问题的万能钥匙。然而，实际情况并非如此，深度学习模型存在着诸多挑战和局限。本文将深入探讨这些问题，并介绍相应的应对策略。

1. 资源需求检查

1.1 数据的维度灾难

在深度学习中，数据是至关重要的。但目前存在着一些明显的局限性。许多深度学习应用依赖于大量的数据，然而数据的质量和数量问题可能导致模型性能受限。
- 数据质量问题 ：严重的类别不平衡、噪声或异质样本以及深度网络训练数据集规模过小或不足，都是学习技术面临的主要障碍。
- 维度灾难 ：随着数据维度的增加，模型的学习效率会显著下降。尽管GPU性能提升、数据传输速度加快和存储容量增大，但与传统机器学习模型相比，深度学习模型的训练时间仍然大幅增加。例如，SOTA模型ResNet在新数据上的训练通常需要两周时间。

1.2 数据增强

数据增强是一种增加训练数据有效规模的方法，有助于降低方差并提高泛化精度。常见的数据增强策略如下：
- 基本操作 ：通过对数据样本进行几何变换实现，如图像翻转、旋转、裁剪和颜色抖动等。Cutout技术用于移除图像的特定区域，Mixup则是将数据集中的两张不同图像融合为一张。
- 特征空间增强 ：对特征空间进行变换，而非对输入空间的数据进行变换。例如，从自编码器（AEs）中提取潜在表示，添加噪声后通过解码器获得与输入结构相似的新数据点。
- 基于GAN的数据增强