深度学习模型需要依赖海量的数据进行训练(
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举一反三
- 深度学习的本质是通过构建多隐层的模型和海量训练数据（可为无标签数据），来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性。“深度模型”是手段，“特征学习”是目的。（ ）
- 下列关于深度学习的描述正确的是（ ）。 A: 深度学习不是机器学习的一个分支领域。 B: 深度学习是基于浅层神经网络进行学习。 C: 深度学习的“深度”是指超过一层的神经网络。 D: 深度学习就是构建一个具有单层隐层的人工神经网络模型，通过提供海量数据对机器进行训练，得到具有代表性的特征信息。
- 深度学习的本质是：通过构建多隐层的模型和海量训练数据（可为无标签数据），来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性。（ ）
- 深度学习的实质,是通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据,来学习更有用的特征,从而最终提升分类或预测的准确性
- 基于深度学习的跟驰模型存在一些不足之处在于需要有大量训练数据作为支撑,并且需要对数据进行标签化处理,需要耗费较长的时间和精力。( )