什么样的数据不适合用深度学习()

百度翻译、谷歌翻译通过大量数据的训练实现深度学习，最终实现准确的翻译。（)

为方便用户理解大数据分析结果，需要友好的（)。A大数据深度学习技术B分布式内存计算C大数据可

单纯增加深度神经网络层数 不增加数据量也可以明显提升学习效果。( )

人脸识别系统深度学习的数据越多 人脸识别的效果就会越精确。只要给予足够多的人脸攻击大数据

HDFS不适合用在要求低时间延迟数据访问的应用 存储大量的小文件 多用户写入 任意修改文件。()

深度学习的模型训练需要大量的数据 实际操作中 可以通过数据增强的技术对训练的图像数据集加入随机噪声 扩充数据集的样本量()