Преимущества специализированного оборудования для обучения нейросетей:

• Ускорение вычислений. 2 Для обучения нейросетей связан огромный объём данных и, как следствие, большой объём вычислений, которые можно ускорить с помощью специализированного оборудования, например графических видеокарт (GPU). 2
• Масштабируемость. 4 Модели глубокого обучения можно легко масштабировать для обработки растущего объёма данных и развёртывать на облачных платформах и периферийных устройствах. 4

Недостатки:

• Высокие вычислительные затраты. 4 Для обучения моделей глубокого обучения требуются значительные вычислительные ресурсы, включая мощные графические процессоры и большие объёмы памяти. 4 Это может быть дорогостоящим и отнимать много времени. 4
• Риск переобучения. 14 Существует опасность, что модель «запомнит» данные, на которых обучалась, и будет плохо работать с новой информацией. 1