No es que GBDT, como regla general, funcione mejor que los DNN. En muchos casos, un DNN superará a un GBDT. Cualquier cosa relacionada con la visión, por ejemplo, un DNN probablemente superará a un GBDT.
Hay tres ventajas clave de los GBDT:
- Mejores resultados con datos más pequeños: los DNN funcionan bien para grandes conjuntos de datos, pero están tan parametrizados en comparación con los GBDT que es probable que los GBDT superen a los DNN en el rango de 100-10,000 instancias de capacitación.
- Ajuste fino mínimo: el uso de DNN en la práctica con frecuencia requiere muchos ajustes de la arquitectura. En comparación, los GBDT pueden señalar ciegamente un problema y puede esperar resultados sanos.
- Entrenamiento súper rápido: el entrenamiento de un GBDT se puede hacer muy rápidamente; generalmente segundos o minutos, horas como máximo. El tiempo de entrenamiento de DNN se mide en días.
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