在工業(yè)領(lǐng)域中，深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練會(huì)存在哪些問題？

2023-12-05 09:59:06 精質(zhì)視覺

　　雖然深度學(xué)習(xí)能夠在監(jiān)督下訓(xùn)練出表現(xiàn)優(yōu)異以及具備一定泛化能力的模型，但是在工業(yè)領(lǐng)域中，隨著感知環(huán)境和應(yīng)用場(chǎng)景的變化，模型的訓(xùn)練會(huì)存在以下問題：

　　· 數(shù)據(jù)量不足。深度學(xué)習(xí)需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，但受到設(shè)備、工藝等多因素的影響，能夠獲取到的數(shù)據(jù)量往往不足，從而影響深度學(xué)習(xí)效果。

　　· 模型通用性不佳。不同的設(shè)備、工藝之間存在差異，用一個(gè)模型去預(yù)測(cè)所有設(shè)備和工藝的狀態(tài)往往效果不佳，因此需要針對(duì)不同的設(shè)備和工藝開發(fā)不同模型，大幅增加開發(fā)成本和難度。

　　· 模型實(shí)時(shí)性較弱。一旦出現(xiàn)故障，可能會(huì)帶來嚴(yán)重后果，所以對(duì)模型實(shí)時(shí)性要求高。但現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)模型往往需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間來訓(xùn)練和預(yù)測(cè)，難以滿足實(shí)時(shí)性的要求。

　　· 模型難以解釋。深度學(xué)習(xí)模型往往是一個(gè)黑盒，其決策和行為往往難以解釋。工業(yè)領(lǐng)域的決策往往需要考慮到安全、質(zhì)量等多方面因素，如果模型行為不可解釋，則很難讓人信服。