基于深度学习课程设计

在基于深度学习的课程设计中，我们可以看到深度学习模型在大规模数据上的优势。根据引用中的描述，相同环境下，传统的机器学习KNN模型训练和预测测试数据需要49分钟左右，而自定义卷积神经网络训练和预测测试数据只需要8分钟左右[^1]。

深度学习模型的优势主要体现在以下几个方面：
1. 训练效果更好：深度学习模型能够通过多层神经网络进行特征提取和学习，从而更好地捕捉数据中的复杂模式和关联性，提高了模型的准确性和泛化能力。
2. 训练时间更短：深度学习模型可以利用GPU进行并行计算，加速模型的训练过程。相比传统的机器学习模型，深度学习模型在大规模数据上的训练时间更短，提高了效率。
3. 可扩展性更强：深度学习模型可以通过增加网络层数和节点数来提升模型的性能，具有更好的可扩展性。而传统的机器学习模型在面对大规模数据时可能会受到计算资源和算法复杂度的限制。

因此，在基于深度学习的课程设计中，选择深度学习模型可以更好地应对大规模数据的训练需求，提高模型的效果和训练效率。