1. 深度学的优劣
Gary Marcus 曾经说过，深度学习是贪婪，脆弱，不透明和浅薄的。这些系统很贪婪，因为它们需要大量的训练数据；它们是脆弱的，因为当神经网络应用在一些不熟悉的场景时，面对与训练中使用的示例不同的场景，它并不能很好的完成任务；它们是不透明的，因为与传统的可调试代码不同，神经网络的参数只能根据它们在数学中的权重来解释，因此，它们是黑盒子，其输出很难解释；它们是浅薄的，因为它们的训练缺乏先天知识，对世界没有常识。
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