深度学习 - 其本质是什么?
深度学习的本质是分类。
首先要定义类别,并把类型的特征描述下来,这就是神经网络模型。
把训练好的模型,放到实践中,得出分类结果,这就是算法的应用。
神经网络层次越深,分类越细腻,实际应用效果越好。给用户的感觉,算法越准确。
为什么深度学习算法,要求的算力很高呢?
深度学习算法用神经网络模型表示,二神经网络模式都是矩阵,矩阵运算比标量运算量大,要多个数相乘相加,才能得到矩阵中一个成员。再加上数据模型神经网络层次多,自然而然,深度学习算法对算力要求很高。
为什么有的深度学习算法只能在CPU上运行?
在CPU是编程的普及率高,容易上手,初期算法实现时,在CPU上进行。算法公司,为了将算法研发快速变现,算法只要能运行,就在市场上推广,因而出现了算法只能跑在CPU的情况。提高算法的效率,可以将算法移植到到GPU, DSP, NPU等适合并行运行的硬件单元上,单时间成本和技术成本高。短期内,尤其是小公司,无法承受或实现。
衡量深度学习算法的criteria?
不论深度学习算法,还是其他算法。都可以从时间复杂度上衡量。计算出结果的时间越短越好
空间复杂度,对应实现算法的硬件资源,占用越小越好
准确性,越准越好
健壮性/稳定性,不论什么应用场景,运行结果越稳定越好
维护性:逻辑越简单越好,可读性好,迭代周期越短越好
这几个衡量角度,是相互制约的,需要达到一个平衡点,算法才是最优。
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