Какие ограничения существуют в современных моделях искусственных нейронов?

Некоторые ограничения современных моделей искусственных нейронов:

• Ограничения объёма данных. vc.ru Для обучения нейросети требуется большое количество разнообразных примеров. vc.ru В областях, где данные ограничены или сложно получить, это может стать серьёзным ограничением. vc.ru
• Вычислительные ресурсы и время. vc.ru Обучение нейросетей требует значительных вычислительных ресурсов и времени, особенно для глубоких и сложных моделей. vc.ru Это может быть недоступно для небольших компаний или исследовательских групп. vc.ru
• Проблемы обобщения. vc.ru Нейросети не способны адекватно справляться с новыми или неизвестными данными, отличными от тех, на которых они обучались. vc.ru
• Интерпретируемость моделей. vc.ru Сложность моделей глубокого обучения может снижать их интерпретируемость, что затрудняет объяснение принятых решений и причин их поведения. vc.ru
• Восприимчивость к «состязательным атакам». dzen.ru Эти атаки представляют собой изменение входных данных таким образом, чтобы заставить нейросеть выдать неправильный результат. dzen.ru
• Невозможность учёта временных и пространственных зависимостей. trinitas.ru Обычные нейронные сети плохо справляются с обработкой данных, содержащих значительное количество шума. trinitas.ru
• Ограничения архитектуры. trinitas.ru Традиционные нейронные сети используют однонаправленные или линейные подходы к обработке данных, которые могут не учитывать сложные нелинейные зависимости между компонентами данных. trinitas.ru