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南京大学教授：周志华——深度森林：探索深度神经网络以外的方法
周志华,南京大学教授，欧洲科学院外籍院士，校学术委员会委员，计算机软件新技术国家重点实验室常务副主任。
神经网络的缺点如下：
1. 太多的超参数需要调试，这其中包含各种调参技巧。而且很难复现别人实验的结果。比如当几个作者用了类似的CNN结构，如果他们使用了不同参数比如卷积层数，实际得到的模型是完全不同的。
2. 如果结构确定了模型的复杂度也就固定死了。
3. 需要大量的数据。
4.理论分析困难。
5.黑盒。
深度神经网络在许多任务上并没有太多优势，有时候甚至没啥用。比如在Kaggle比赛中随机森林和XGBoost通常效果更好些。