深度学习之所以需要大量数据，首要原因是它依赖于模型的复杂性。1、深度学习模型通常包含多层隐层节点，比如5、6层甚至10多层，这样的结构能够通过逐层转换特征，将数据从原始特征空间映射到一个新的特征空间，这有助于简化分类或预测任务。2、与传统的人工特征构造方法相比，深度学习能够自动从大数据中学习到更为复杂和细微的特征，从而更好地揭示数据中的丰富信息。

然而，这种方法也存在一些局限性。3、深度学习模型往往需要大量的标注数据，这导致研究焦点过分集中在容易获取标注数据的任务上，而不是那些真正重要但标注难度大的任务。4、尽管在基准数据集上表现出色，深度学习模型在真实世界的图像上可能会遇到失败，特别是对于数据集中不常见的“罕见事件”，这在外部数据集中可能导致风险和错误。例如，自动驾驶汽车的数据集中几乎不会包含“婴儿坐在路上”的场景。5、此外，深度学习模型对图像中的微小变化非常敏感，这种敏感性不仅体现在对难以察觉的标准变化上，也体现在对上下文变化的处理上。由于数据集的限制，这种过度敏感可能导致模型做出错误的判断，而这种变化往往不会欺骗人类的观察者。

综上所述，深度学习依赖大量数据来提升其模型的能力，但同时也面临数据依赖性强、泛化能力不足以及敏感度过高等挑战。

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文章来源：天狐定制

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