随机森林与深度学习在图像识别上有何优劣

随机森林和深度学习在图像识别上有以下优劣：

随机森林的优势：
1. 随机森林可以处理高维数据，对于图像识别这种高维数据的任务，随机森林的表现很不错。
2. 随机森林的训练速度较快，可以快速训练出一个分类器。
3. 随机森林可以处理缺失数据，对于一些噪声比较多的数据集，随机森林的表现比较稳健。

深度学习的优势：
1. 深度学习可以自动提取特征，无需手动设计特征提取器，从而可以更好地适应不同的任务。
2. 深度学习在处理复杂的非线性模型时表现较好，可以处理更加复杂的图像识别任务。
3. 深度学习可以通过大量数据的训练得到更好的模型效果，可以在数据量足够的情况下表现出更好的性能。

综上所述，随机森林和深度学习各有优势，具体应该根据任务需求和数据情况选择合适的算法。