在工業領域，深度學習習模型的訓練會存在哪些問題？

雖然深度學習習可以在監督下訓練出效能優異、具有一定泛化能力的模型，但在工業領域，隨著感知環境和應用場景的變化，模型的訓練會出現以下問題：

資料量不足。 深度學習習需要大量的資料進行訓練，但由於裝置、技術等多重因素的影響，能夠獲得的資料量往往不足，影響了深度學習習的效果。

該模型的通用性不是很強。 不同的裝置和工藝之間存在差異，使用一種模型來改善所有裝置和工藝的狀態往往效果不佳，因此需要針對不同的裝置和工藝開發不同的模型，這大大增加了開發成本和難度。

該模型的實時性較弱。 一旦發生故障，可能會帶來嚴重的後果，因此需要模型的實時效能。 然而，現有的深度學習習模型往往需要大量的計算資源和時間來訓練和改進，難以滿足實時性的要求。

模型很難解釋。 深度學習 習 模型通常是乙個黑匣子，它們的決策和行為通常難以解釋。 工業部門的決策往往需要考慮安全、質量等因素，如果模型行為無法解釋，就很難說服人們。