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Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（三） - 大数据 & AI - 清泛...
...特别火热的一个方向，但是后来确慢慢淡出了，原因包括以下几个方面：
1）比较容易过拟合，参数比较难tune，而且需要不少trick；
2）训练速度比较慢，在层次比较少（小于等于3）的情况下效果并不比其它方法更优；
...
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1）比较容易过拟合，参数比较难tune，而且需要不少trick；
2）训练速度比较慢，在层次比较少（小于等于3）的情况下效果并不比其它方法更优；
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1）比较容易过拟合，参数比较难tune，而且需要不少trick；
2）训练速度比较慢，在层次比较少（小于等于3）的情况下效果并不比其它方法更优；
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1）比较容易过拟合，参数比较难tune，而且需要不少trick；
2）训练速度比较慢，在层次比较少（小于等于3）的情况下效果并不比其它方法更优；
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2）训练速度比较慢，在层次比较少（小于等于3）的情况下效果并不比其它方法更优；
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2）训练速度比较慢，在层次比较少（小于等于3）的情况下效果并不比其它方法更优；
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1）比较容易过拟合，参数比较难tune，而且需要不少trick；
2）训练速度比较慢，在层次比较少（小于等于3）的情况下效果并不比其它方法更优；
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1）比较容易过拟合，参数比较难tune，而且需要不少trick；
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1）比较容易过拟合，参数比较难tune，而且需要不少trick；
2）训练速度比较慢，在层次比较少（小于等于3）的情况下效果并不比其它方法更优；
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