过拟合:数据驱动方法容易在训练数据上过拟合,特别是在数据不足或噪声较多的情况下。 计算资源:训练和部署复杂的数据驱动模型需要大量的计算资源,这可能在一些情况下成本高昂。 综上所述,数学模型驱动的方法通常在解释性和数据效率方面具有优势,而数据驱动的方法在处理复杂数据和适应性方面表现出色。选择哪种方法应根据...
缺点1:计算量大,便携性差 深度学习需要大量的数据很大量的算力,所以成本很高。并且现在很多应用还不适合在移动设备上使用。目前已经有很多公司和团队在研发针对便携设备的芯片。这个问题未来会得到解决。 缺点2:硬件需求高 深度学习对算力要求很高,普通的 CPU 已经无法满足深度学习的要求。主流的算力都是使用 GPU 和 ...
过拟合:数据驱动方法容易在训练数据上过拟合,特别是在数据不足或噪声较多的情况下。 计算资源:训练和部署复杂的数据驱动模型需要大量的计算资源,这可能在一些情况下成本高昂。 综上所述,数学模型驱动的方法通常在解释性和数据效率方面具有优势,而数据驱动的方法在处理复杂数据和适应性方面表现出色。选择哪种方法应根据...