![][1]_Эта статья представляет собой адаптацию разделов 2 и 3 из главы 9 моей книги «[Глубинное обучение с Python][2]» (Manning Publications)._

Статья рассчитана на людей, у которых уже есть значительный опыт работы с глубинным обучением (например, тех, кто уже прочитал главы 1-8 этой книги). Предполагается наличие большого количества знаний.

----


# Ограничения глубинного обучения



### Глубинное обучение: геометрический вид


Самая удивительная вещь в глубинном обучении — то, насколько оно простое. Десять лет назад никто не мог представить, каких потрясающих результатов мы достигнем в проблемах машинного восприятия, используя простые параметрические модели, обученные с градиентным спуском. Теперь выходит, что нужны всего лишь _достаточно большие_ параметрические модели, обученные на _достаточно большом_ количестве образцов. Как сказал однажды Фейнман о Вселенной: «_Она не сложная, её просто много_».
[Читать дальше →][3]

[1]: https://habrastorage.org/getpro/habr/post_images/dd7/274/ede/dd7274edee3cb055b3afe5df9b88e473.jpg
[2]: https://www.manning.com/books/deep-learning-with-python
[3]: https://habrahabr.ru/post/335026/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=feed_posts#habracut