深度学习各算法的优缺点和适用场景！

Question

我想要达到的结果

深度学习各算法的优缺点和适用场景！

Answer 1

多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）

优点：简单易实现，适用于线性可分数据集。
缺点：对于非线性数据拟合效果较差，容易陷入局部最优解，训练过程可能会过拟合。
适用场景：分类、回归任务，如手写数字识别（MNIST数据集）、简单的文本分类等。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）

优点：对图像数据有很好的处理能力，利用卷积核提取特征，具有平移不变性和计算效率高。
缺点：对输入数据尺寸敏感，需要大量标注的图像数据进行训练，可能会过拟合。
适用场景：图像识别（ImageNet）、目标检测、图像分割等视觉任务。