В чём преимущества и недостатки использования многослойных персептронов в задачах обработки данных?

Некоторые преимущества использования многослойных персептронов (MLP) в задачах обработки данных:

• Универсальность. 2 MLP могут применяться для решения различных задач, как классификации, так и регрессии. 2
• Способность моделировать сложные взаимосвязи и закономерности в данных. 1 Это делает MLP эффективными для таких задач, как распознавание изображений, обработка естественного языка и прогнозирование временных рядов. 1
• Возможность обучаться на больших наборах данных, повышая свою производительность по мере поступления новых данных. 1
• Способность хорошо обобщать данные обучения. 1 Это способствует надёжности MLP в реальных приложениях. 1
• Эффективное обучение благодаря достижениям в вычислительной мощности и алгоритмах оптимизации. 1

Некоторые недостатки использования MLP:

• Вычислительная дороговизна. 2 MLP могут медленно обучаться, особенно на больших наборах данных со многими слоями. 2
• Склонность к переобучению. 2 Без надлежащих методов регуляризации MLP могут переоборудовать обучающие данные, что приведёт к плохому обобщению. 2
• Чувствительность к масштабированию данных. 2 Для оптимальной производительности MLP требуются должным образом нормализованные или масштабированные данные. 2
• Низкая интерпретируемость по сравнению с более простыми моделями. 1 Это затрудняет понимание процесса принятия решений. 1