模型缺陷

深度学习模型的性能与训练数据的数量和质量紧密相关。这些模型通常需要海量的标注数据才能学习到有效的特征表示，这在实际应用中构成了巨大的挑战。 数据获取成本高昂：许多专业领域的数据采集和标注工作需要耗费大量的人力、物力和财力。 数据偏差问题：如果训练数据不能代表真实世界的分布，模型在部署时会产生严重的性能下降。 冷启动困境：对于新兴应用领域，缺乏历史数据使得深度…