数据集越大使用深度学习效果越明显
对于图片数据适用于CNN神经网络
对于音频，文字翻译适用于RNN神经网络
对于图像与雷达信息的结合，适用于个性化订制的混合神经网络
普通神经网络，CNN，RNN
结构化数据与非结构化数据
对于小尺寸的训练集，工程师的手工调参更重要。可能SVM等机器学习算法的效果超越神经网络的表现效果。
但是对于大数据级别的数据，神经网络的优势突显。
越大的数据量，就更需要更大规模的神经网络。来足够消化数据
新神经网络的算法，大部分用来加快计算速度。
比如：将**函数从sigmod转变成Relu函数
