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采用卷积网络；
Regularization；
Rectifiedlinearunits；
利用GPU获得更强的计算能力等。
深度学习的优点显而易见：这是一种全新的编程方式，它不需要我们直接为要解决的问题设计算法和编程，而是针对训练过程编程。
网络在训练过程中就能自己学习到解决问题的正确方法，这使得我们可以用简单的算法来解决复杂的问题，而且在很多领域胜过了传统方法。
而训练数据在这个过程发挥了更重要的作用：简单的算法加上复杂的数据，可能远胜于复杂的算法加上简单的数据。
深度网络往往包含大量的参数，这从哲学原则上不符合奥卡姆剃刀原则，通常人们要在调整这些参数上面花费巨大的精力；
