数据不够大，别玩深度学习？正反双方撕起来了

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李林 问耕 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 争论，随时可能爆发。 比方当你看到一篇名为《数据不够大，别玩深度学习》（Don’t use deep learning your data isn’t that big）的博客时。 作者Jeff Leek在这篇博客中指出，深度学习已经进入一定程度的狂热状态，人们正试图用这个技术解决每一个问题。但真正的挑战在于：“只有极少数情况下有足够的数据进行深度学习”，不是每家都有科技巨头的数据。 深度学习与更简单的模型相比，优点在于有足够的数据来调整大量的参数，博主建议当数据集不是那么大的时候，应该采用一些更简单、更可解释的办法，而且不用担心过拟合等问题。 为了证明自己的论点正确，Leek还举了一个基于MNIST进行图像识别的例子，分辨0或 ………………………………