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1 # 自然27050362
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2 # Kaiser
你讓我想起了這個問題：
這個“深度學習”(Deep Learning)的“深度”(deep)指的是神經網路的層數。
為什麼人們重視深度學習呢？因為同一層裡的單元都是一樣的，但層和層是不一樣的，不同的層串起來就有不同的功能。比如卷積得到特徵對映再池化，池化之後再經過全連線層分類。
同樣10個神經元，拆成兩層各含5個，就比單層10個能解決更多問題。
像DenseNet這類更復雜的網路架構，除了相鄰層之間的全連線，還有跨層連線。
當然也不是說一層裡神經元多了就沒用，只是那樣引數更多了，也沒有帶來效果上的顯著提升。
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3 # 科學集團電子商務
謝邀！廣度學習適合公司管理和學生時期，工作人員更多是深度學習，環境改變和工作需要，專而精是立足行業的必然趨勢。技術有兩個發展方向，一種是縱向一種是橫向的，橫向的是瑞士軍刀，縱向的是削鐵如泥的干將莫邪。這兩個方向都沒有對與錯，發展到一定程度都會相互溶合。
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4 # 科學薛定諤的貓
如果所有人都不重視深度，而去重視廣度的學習，那就不會有科研精神的存在，我們現在的衛星，火箭，電燈不都是深度學習的成果嗎？如果我們都重視深度學習，把某一項技能點滿，這樣我們自己才有競爭力。
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5 # 元元的天下
廣度學習沒人重視?錯，"百萬答題“題目廣而不深，要的就是通才。
深度學習固然不錯，可以定點;但廣度學習也有助開拓視野，豐富的知識面更有利於立足。
這道題既考方言，又要有文科基礎。
對於主持人來說，博聞強記，談天說地，不至於尷尬，梁文道，高曉松，馬未都等雜家，談資豐富講起來滔滔不絕，絕不單調乏味。
而作家或專欄作者，哪怕寫網文都能旁徵博引，有趣有料，觸類旁通，融知識性，趣味性，文學性於一體生動又活潑。比如汪曾棋的散文，既愉悅於文字的美，又能感受烹飪之趣。
另外作為企業家，廣泛學習瞭解相關的法律，財務，資訊流通等相關知識也是不無裨益的。
哪怕唱歌的，學習下歷史文化，也不會像李汶一樣，鬧出要請岳飛為她寫歌詞的笑話來。
總之，強調深度學習為主，碎片化廣度學習為輔，做個上知天文下知地理，前知古現知今，要知道蘇步青是數學專家但也是文學高手哩。
何況知識就是金錢，"百萬答題"正如火如荼，養兵千日，雜家大顯身手的時刻到了，為什麼不趕快去參與，瓜分百萬大獎囉!
一一感謝閱讀一一
現在各種框架都是深度學習的，可是tensorflow框架說的是wide&deeplearning，為什麼人們先重視深度學習而不去看廣度學習呢？
回覆列表
不知道指哪方面，對於學生從長遠來說廣泛學習受益更好，對於以後生活乃至個人發展更為有利，但龍門是一道需要逾越的一個門檻，此後談廣泛更為合適。這只是個人看法。