2006年Hinton提出深度学习后才被打破，深度神经网络的复兴存在多方面的原因
其一，大规模的训练样本可以缓解过拟合问题；
其二，网络模型的训练方法也有了显著的进步；
其三，计算机硬件的飞速发 展（如英伟达显卡的出现）使得训练效率能够以几倍、十几倍的幅度提升。
此外，深度神经网络具有强大的特征学习能力， 过去几十年中，手工设计特征一直占据着主导地位，特征的好坏直接影响到系统的性能。
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深度神经网络的复兴原因
作者：云创智学|发布时间：2022-04-22 09:09:13.0|来源：云创智学
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