日期:2018-02-09 15:51
识别分类对象的准确率更高;
环境适应性更强：深度学习算法可以自行提取更丰富、更适合的特征参数，从而达到更强的抗环境干扰能力。
识别种类更加丰富：深度学习能够实现比较精准的目标分类识别、自主特征识别的特点，又让深度学习特别适用于抽象、复杂的人、车、物体的特征和行为势态的分析领域。
(2)算力：智能前端的边缘计算+智能云端的规模化计算
深度学习过程中训练与推演均涉及大量并行计算，传统的CPU明显算力不足，而GPU、FPGA、ASIC具有良好并行计算能力，AI芯片可提供数十倍乃至上百倍于CPU的性能，大幅缩短计算