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深度学习和大数据密切相关；通常认为，当数据集的规模大到足够克服过拟合时，深度学习只会比其他技术（如浅层神经网络和随机森林）更有效，并更有利于增强深层网络的表达性。神经网络在数据集大小方面上表现始终优于 SVM 和随机森林。随着数据集大小的增加，性能上的差距也随之增加，至少在神经网络的正确率开始饱和之前，这表明神经网络更有效地利用了不断增加的数据集。然而，如果有足够的数据，即使是 SVM 也会有可观的正确率。深度网络比浅层网络的表现更好。虽然增加的数据集大小确实会像我们预计的那样有利于神经网络。但有趣的是，在相对较小的数据集上，神经网络已经比其他技术表现得更好。似乎 2 层网络并没有显著的过拟合，即使我们预计某些特征（如 6-12 特征，信号水平低）导致网络过拟合。同样有趣的是，SVM 看上去似乎有足够的数据来接近于 1.0。
CNN卷积层工作原理剖析. 卷积核尺寸，卷积步长，边界填充，输出通道，输出特征图，视场计算. LeNet-5. AlexNet. ZFNet. GoogleNet/Inception. VGGNet. ResNet.. Fully-Convolutional Network. DenseNet.. 图像增强技术. 图像增加噪声与降噪【实战案例】：. [讲解] 各类卷积神经网络结构剖析以及实现. [项目] 不同环境下交通指示牌的识别. [作业] 定制自己的神经网络。
结论： 神经网络在数据集大小方面上表现始终优于 SVM 和随机森林。随着数据集大小的增加，性能上的差距也随之增加，至少在神经网络的正确率开始饱和之前，这表明神经网络更有效地利用了不断增加的数据集。然而，如果有足够的数据，即使是 SVM 也会有可观的正确率。深度网络比浅层网络的表现更好。
讨论： 虽然增加的数据集大小确实会像我们预计的那样有利于神经网络。但有趣的是，在相对较小的数据集上，神经网络已经比其他技术表现得更好。似乎 2 层网络并没有显著的过拟合，即使我们预计某些特征（如 6-12 特征，信号水平低）导致网络过拟合。同样有趣的是，SVM 看上去似乎有足够的数据来接近于 1.0。
安全与隐私保护是这两年提及较多的关键词，尤其在GDPR(General Data Protection Regulation)发布之后，敏感信息约束和数据安全检查成为互联网、移动端的用户数据管控的难点。在过去，数据安全管理在很多企业搭建大数据平台和应用时容易忽视的点，如安全定级、隐私分级、数据打标、加密与脱敏、自动化访问授权等。
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图数据是 Lise Getoor教授一直以来的研究对象。Lise Getoor教授认为，我们正处于数据爆炸的时代，图数据无处不在。然而，数量并不代表质量，大数据分析的挑战之一就在于如何能够合理利用大型、异构、不完整且带有噪音的集成数据进行合理推论。
