深度学习有哪些局限？

深度学习有以下几个局限：

数据需求量大：深度学习模型需要大量的训练数据来达到较高的精度。
数据偏差问题：如果训练数据存在偏差，模型也会学到这些偏差。
解释性差：深度学习模型的决策过程很难解释，因此不适用于需要可解释性的场景。
泛化能力差：深度学习模型往往在训练数据上表现良好，但在未知数据上表现较差。
参数调整困难：调整深度学习模型的参数往往需要专业知识，而且过程繁琐。

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