综述——（2019 计算机学报）深度卷积神经网络的发展及其在计算机视觉领域的应用_张顺.zip
深度学习取得成功的一大关键因素是网络上海
量可用的数据．当前，在工程应用及生物神经领域存
在有指数增长的海量复杂数据，以文字、图片、视频、
音频、基金数据等不同模态呈现出来，具有绝然不同
的数据分布．这对神经网络模型的训练复杂度、参数
选取、结构设计、时间复杂度等方面的平衡都带来了
新的挑战．因此，如何充分利用大数据来设计更具有
特征表达能力的神经网络模型，还值得进一步研究．
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