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掌握深度学习存在的门槛。首先要求有的数理统计基础,其次需要很强的编程能力。对于应用领域的研究人员而言,除了要具备这两个条件,还必须拥有扎实的专业领域知识,这些要求提高了深度学习的学习门槛和成本,很多人不得已止步于该领域的学习和应用深度学习解决实际问题。毕竟,仅深度学习涉及的理论和改进模型便多如牛毛,要在短时间内掌握绝非易事。 总而言之,学习深度学习存在以下3个方面的困难:①深度学习涉及的理论难度大,让很多人望而生畏;②深度学习框架繁多,上手难度较大;③理论与代码实践结合困难,理论和实践脱节严重。尽管深度学习存在重重壁垒,但是它前进的步伐并未因此而放缓,各种新的机器学习方法(元学习、迁移学习和集成学习等)骈兴错出,让人应接不暇,不少人对此深感焦虑和恐慌。 那么,有没有克服这些困难的
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