多重因素推动深度学习爆发并持续快速发展
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ImageNet图像分类大赛一举夺魁，重大事件使得深度学习引起学术界、产业界轰动。真正使得深度学习引起轰动并广为人知的是2012年的ImageNet图像分类大赛，Hinton研究小组使用8层结构(之前一般最多2到3层)，以16.4%的误差率遥遥领先于使用其他方法获得第二名的26.1%，深度学习在计算机视觉领域引起轰动，并逐渐在企业界掀起热潮。
2012年以来ImageNet图像分类大赛冠军成绩
深度学习的突然爆发本质上还是依赖于大数据、计算硬件的发展以及算法自身的进步。从理论上来
讲，参数越多的模型复杂度越高，也意味着能完成更复杂的学习任务。但一般情形下，复杂模型的
训练效率低，而且数据量过少容易导致过拟合，这在神经网络算法的发展历史上多次得到证实，因而突破也必然是由数据量、计算速度以及算法优化来推动。这在第二章中会详细阐述。
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