有哪些深度学习效果不如传统方法的经典案例？

导读

深度学习作为目前最前沿的科技领域之一，一般都引导着科技进步，但是是否存在一些深度学习的效果反而不如传统方法的案例呢汇总了一些该问题下的优质回答，回答均来自知乎。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿

而尼日利亚的电商环境，依然出于非常落后的状态，物流也跟不上。即使使用深度学习方法，提升了效果，实际对公司整体利润并不会有太大影响。

所以，算法落地时必须「因地制宜」否则，又会出现「电风扇吹香皂盒」的情况。

某大企业引进了一条香皂包装生产线，结果发现这条生产线有个缺陷：常常会有盒子里没装入香皂。总不能把空盒子卖给顾客啊，他们只得请了一个学自动化的博士后设计一个方案来分拣空的香皂盒。
博士后拉起了一个十几人的科研攻关小组，综合采用了机械、微电子、自动化、X射线探测等技术，花了90万，成功解决了问题。每当生产线上有空香皂盒通过，两旁的探测器会检测到，并且驱动一只机械手把空皂盒推走。
中国南方有个乡镇企业也买了同样的生产线，老板发现这个问题后大为发火，找了个小工来说“你他妈给老子把这个搞定，不然你给老子爬走。”小工很快想出了办法他花了190块钱在生产线旁边放了一台大功率电风扇猛吹，于是空皂盒都被吹走了。

（虽然只是个段子）

深度学习是锤子，而世间万物不都是钉子。

# 回答二

有两个比较常见的场景：

1.追求可解释性的场景。

深度学习非常善于解决分类和回归问题，但对于什么影响了结果的解释很弱，如果实际业务场景中，对于解释性要求很高，诸如以下场景，那么深度学习往往被干翻。

# 回答三

这个问题要分场景看。深度学习固然免去了特征工程的麻烦，但是在一些场景下应该很难应用：

1. 应用对时延有高要求，而对精度没有那么高的要求，这时简单的模型可能是更好的选择；

2. 一些数据类型，例如tabular数据，可能更适合使用基于树的模型等统计学习模型而不是深度学习模型；

3. 模型决策有重大影响，例如安全相关、经济决策相关，要求模型具有可解释性，那么线性模型或者基于树的模型，相对深度学习是更好的选择；

4. 应用场景决定了数据采集难，使用深度学习有过拟合的风险。

真实的应用都是从需求出发的，抛开需求（精度、时延、算力消耗）谈表现是不科学的。如果把问题中的『干翻』限定到某个指标上，可能讨论范围可以缩小一些。

下载1

下载2

下载3

重磅！3DCVer-学术论文写作投稿 交流群已成立

扫码添加小助手微信，可申请加入3D视觉工坊-学术论文写作与投稿 微信交流群，旨在交流顶会、顶刊、SCI、EI等写作与投稿事宜。

同时也可申请加入我们的细分方向交流群，目前主要有3D视觉、CV&深度学习、SLAM、三维重建、点云后处理、自动驾驶、多传感器融合、CV入门、三维测量、VR/AR、3D人脸识别、医疗影像、缺陷检测、行人重识别、目标跟踪、视觉产品落地、视觉竞赛、车牌识别、硬件选型、学术交流、求职交流、ORB-SLAM系列源码交流、深度估计等微信群。

3D视觉从入门到精通知识星球：针对3D视觉领域的知识点汇总、入门进阶学习路线、最新paper分享、疑问解答四个方面进行深耕，更有各类大厂的算法工程人员进行技术指导。与此同时，星球将联合知名企业发布3D视觉相关算法开发岗位以及项目对接信息，打造成集技术与就业为一体的铁杆粉丝聚集区，近3000星球成员为创造更好的AI世界共同进步，知识星球入口：

学习3D视觉核心技术，扫描查看介绍，3天内无条件退款

文章知识点与官方知识档案匹配，可进一步学习相关知识算法技能树首页概览35208 人正在系统学习中