一、引言
在当今科技飞速发展的时代，传统算法和深度学习各自展现出独特的优势与局限性。传统算法基于数学原理和逻辑规则，具有可解释性强、计算效率相对较高等优点，在许多领域积累了丰富的应用经验。而深度学习则凭借其强大的自动特征学习能力，在图像识别、自然语言处理等众多领域取得了突破性的成果。将传统算法与深度学习相结合，能够充分发挥两者的长处，弥补彼此的不足，为解决复杂问题提供更有效的方法。本文将深入探讨多个传统算法与深度学习相结合的真实案例，分析其结合方式、应用效果以及未来发展趋势。
二、图像识别领域
2.1 医学影像分析：传统图像处理 + CNN
2.1.1 背景与需求
医学影像（如 X 光、CT、MRI 等）在疾病诊断中起着至关重要的作用。然而，医学影像数据复杂多样，包含大量噪声和伪影，给准确诊断带来了挑战。传统的图像处理算法在去除噪声、增强对比度等方面具有一定的优势，但在特征提取和疾病分类方面存在局限性。深度学习中的卷积神经网络（CNN）能够自动学习图像的高级特征，对疾病进行准确分类，但对图像质量较为敏感。因此，将传统图像处理算法与 CNN 相结合，可以提高医学影像分析的准确性和可靠性。
2.1.2 结合方式
- 图像预处理：首先使用传统的图像处理算法对医学影像进行预处理。例如，采用高斯滤波去除图像中的噪声，使用直方图均衡化增强图像的对比度，使图像的细节更加清晰。这些预处理步骤可以提高图像的质量，为后续的 CNN 训练提供更好的数据。
- CNN 特征提取与分类：将预处理后的图像输入到 CNN 中进行特征提取和分类。CNN 通过卷积层、池化层和全连接层等结构，自动学习图像的特征模式，并根据这些特征对疾病进行分类。例如，在肺癌诊断中，CNN 可以学习到肺部结节的形状、大小、密度等特征，判断结节是良性还是恶性。
2.1.3 应用效果
在实际应用中，这种结合方式取得了显著的效果。例如，在乳腺癌的早期筛查中，通过传统图像处理算法对乳腺钼靶图像进行预处理，然后使用 CNN 进行分类，能够提高乳腺癌的检测准确率，降低漏诊率。同时，由于预处理步骤减少了图像中的噪声和伪影，CNN 的训练效率和稳定性也得到了提高。
2.2 自动驾驶中的目标检测：HOG + Faster R - CNN
2.2.1 背景与需求
在自动驾驶系统中，准确地检测和识别道路上的各种目标（如行人、车辆、交通标志等）是实现安全驾驶的关键。传统的目标检测算法（如基于方向梯度直方图 HOG 的方法）在处理简单场景时具有一定的效果，但在复杂场景下的检测准确率较低。深度学习中的目标检测算法（如 Faster R - CNN）能够在复杂场景下取得较好的检测效果，但计算量较大，实时性较差。因此，将 HOG 与 Faster R - CNN 相结合，可以在保证检测准确率的同时，提高算法的实时性。
2.2.2 结合方式
- HOG 特征提取：首先使用 HOG 算法提取图像的特征。HOG 算法通过计算图像局部区域的梯度方向直方图，来描述图像的局部纹理特征。这些特征可以反映目标的形状和轮廓信息，对于一些简单目标的检测具有一定的帮助。
- Faster R - CNN 目标检测：将 HOG 特征与原始图像一起输入到 Faster R - CNN 中进行目标检测。Faster R - CNN 通过区域建议网络（RPN）生成可能包含目标的候选区域，然后对这些候选区域进行分类和边界框回归，确定目标的类别和位置。HOG 特征可以作为辅助信息，帮助 Faster R - CNN 更好地识别目标。
2.2.3 应用效果
通过将 HOG 与 Faster R - CNN 相结合，在自动驾驶的目标检测任务中取得了较好的效果。在一些实际道路测试中，这种结合方式能够在保证较高检测准确率的同时，提高算法的处理速度，满足自动驾驶系统对实时性的要求。同时，HOG 特征的加入也增强了模型对不同光照和天气条件的鲁棒性。
三、自然语言处理领域
3.1 机器翻译：统计机器翻译 + 神经机器翻译
3.1.1 背景与需求
机器翻译是将一种自然语言翻译成另一种自然语言的技术。传统的统计机器翻译（SMT）方法基于大规模的平行语料库，通过统计词语和短语之间的翻译概率来进行翻译。SMT 方法具有可解释性强、训练数据需求相对较少等优点，但在处理复杂的语言结构和语义信息时存在局限性。神经机器翻译（NMT）方法基于深度学习模型，能够自动学习语言之间的映射关系，在翻译质量上取得了显著的提升，但训练过程复杂，需要大量的训练数据。因此，将 SMT 与 NMT 相结合，可以充分发挥两者的优势，提高机器翻译的质量。
3.1.2 结合方式
- SMT 预处理：首先使用 SMT 方法对源语言句子进行预处理，生成初步的翻译结果和翻译概率。SMT 方法可以利用其丰富的语言知识和统计信息，对源语言句子进行词法和句法分析，为后续的 NMT 翻译提供基础。
- NMT 翻译优化：将 SMT 的预处理结果作为额外的信息输入到 NMT 模型中，对翻译结果进行优化。NMT 模型可以利用其强大的语义理解能力，结合 SMT 提供的信息，生成更准确、更自然的翻译结果。例如，在翻译一些具有固定搭配和习惯用法的句子时，SMT 可以提供准确的翻译建议，NMT 可以在此基础上进行微调，使翻译结果更加流畅。
3.1.3 应用效果
在实际的机器翻译任务中，这种结合方式取得了较好的效果。例如，在一些专业领域的翻译中，如医学、法律等，SMT 可以利用其专业领域的语言知识，提供准确的术语翻译，NMT 可以对整体句子的翻译进行优化，使翻译结果既准确又自然。同时，结合 SMT 和 NMT 的方法还可以减少 NMT 模型对大规模训练数据的依赖，提高模型的泛化能力。
3.2 文本分类：TF - IDF + LSTM
3.2.1 背景与需求
文本分类是将文本划分为不同类别的任务，广泛应用于新闻分类、情感分析等领域。传统的文本分类方法（如基于词袋模型和 TF - IDF 的方法）通过提取文本的特征词，并计算特征词的权重来进行分类。这些方法简单高效，但在处理文本的语义信息和上下文关系时存在不足。深度学习中的长短期记忆网络（LSTM）能够处理序列数据，捕捉文本的上下文信息和长期依赖关系，但对文本特征的提取能力相对较弱。因此，将 TF - IDF 与 LSTM 相结合，可以提高文本分类的准确性。
3.2.2 结合方式
- TF - IDF 特征提取：首先使用 TF - IDF 算法提取文本的特征。TF - IDF 算法通过计算词语在文本中的出现频率和在整个语料库中的逆文档频率，来确定词语的重要性。这些特征可以反映文本的主题和内容信息，为后续的 LSTM 分类提供基础。
- LSTM 分类：将 TF - IDF 特征作为输入，输入到 LSTM 网络中进行分类。LSTM 网络通过记忆单元和门控机制，能够处理文本的序列信息，捕捉文本的上下文关系。在训练过程中，LSTM 网络可以学习到文本的语义信息和分类模式，对文本进行准确分类。
3.2.3 应用效果
在实际的文本分类任务中，将 TF - IDF 与 LSTM 相结合取得了较好的效果。例如，在新闻分类任务中，这种结合方式能够提高分类的准确率和召回率，尤其是在处理一些主题相似的新闻文本时，LSTM 能够利用其上下文信息处理能力，准确区分不同主题的新闻。同时，TF - IDF 特征的加入也提高了 LSTM 网络的训练效率和稳定性。
四、语音识别领域
4.1 语音唤醒：GMM - HMM + DNN
4.1.1 背景与需求
语音唤醒是语音交互系统中的重要环节，其目的是在用户说出特定的唤醒词时，系统能够快速响应。传统的语音唤醒算法基于高斯混合模型 - 隐马尔可夫模型（GMM - HMM），通过对语音信号的声学特征进行建模，识别唤醒词。GMM - HMM 方法具有计算效率高、对环境噪声有一定鲁棒性等优点，但在识别准确率和对不同说话人的适应性方面存在不足。深度学习中的深度神经网络（DNN）能够自动学习语音的特征模式，在语音识别方面取得了较好的效果。因此，将 GMM - HMM 与 DNN 相结合，可以提高语音唤醒的准确率和鲁棒性。
4.1.2 结合方式
- GMM - HMM 预处理：首先使用 GMM - HMM 方法对语音信号进行预处理，提取语音的声学特征，并进行初步的唤醒词识别。GMM - HMM 可以利用其对声学特征的建模能力，快速判断语音信号中是否可能包含唤醒词。
- DNN 识别优化：将 GMM - HMM 的预处理结果作为输入，输入到 DNN 中进行进一步的识别和优化。DNN 可以学习到更复杂的语音特征模式，对唤醒词进行准确识别。同时，DNN 还可以通过训练不同说话人的语音数据，提高对不同说话人的适应性。
4.1.3 应用效果
在实际的语音唤醒应用中，这种结合方式取得了显著的效果。例如，在智能音箱等设备中，通过将 GMM - HMM 与 DNN 相结合，能够提高语音唤醒的准确率，降低误唤醒率。同时，该方法对不同的环境噪声和说话人具有较好的适应性，能够在多种场景下稳定工作。
4.2 语音合成：参数合成 + 生成对抗网络（GAN）
4.2.1 背景与需求
语音合成是将文本转换为语音的技术。传统的语音合成方法（如参数合成）通过对语音的声学参数进行建模，生成语音波形。参数合成方法具有合成速度快、音质稳定等优点，但合成语音的自然度和表现力较差。深度学习中的生成对抗网络（GAN）能够学习到真实语音的分布特征，生成自然流畅的语音。因此，将参数合成与 GAN 相结合，可以提高语音合成的质量。
4.2.2 结合方式
- 参数合成生成初步语音：首先使用参数合成方法生成初步的语音波形。参数合成方法可以根据文本的语义信息和语音规则，生成语音的基本声学参数，如音高、音长、音色等。
- GAN 优化语音质量：将参数合成生成的初步语音作为输入，输入到 GAN 中进行优化。GAN 由生成器和判别器组成，生成器负责生成更自然的语音，判别器负责判断生成的语音是否真实。通过不断的对抗训练，生成器可以学习到真实语音的分布特征，生成更加自然流畅的语音。
4.2.3 应用效果
在实际的语音合成应用中，将参数合成与 GAN 相结合取得了较好的效果。例如，在智能客服、有声读物等领域，这种结合方式生成的语音更加自然、生动，提高了用户的听觉体验。同时，由于参数合成的速度较快，GAN 可以在初步语音的基础上进行优化，减少了训练时间和计算成本。
五、工业制造领域
5.1 缺陷检测：传统机器视觉 + CNN
5.1.1 背景与需求
在工业制造过程中，产品表面缺陷检测是保证产品质量的重要环节。传统的机器视觉方法（如基于灰度值、边缘检测等算法）在检测简单缺陷时具有一定的效果，但在处理复杂表面纹理和微小缺陷时存在局限性。深度学习中的 CNN 能够自动学习图像的特征模式，对各种类型的缺陷进行准确检测。因此，将传统机器视觉方法与 CNN 相结合，可以提高缺陷检测的准确率和效率。
5.1.2 结合方式
- 传统机器视觉预处理：首先使用传统的机器视觉方法对产品图像进行预处理。例如，采用灰度变换、滤波等算法去除图像中的噪声和干扰，使用边缘检测、阈值分割等算法提取产品的轮廓和特征。这些预处理步骤可以减少图像的复杂度，为后续的 CNN 训练提供更好的数据。
- CNN 缺陷检测：将预处理后的图像输入到 CNN 中进行缺陷检测。CNN 通过卷积层、池化层和全连接层等结构，自动学习图像的特征模式，判断产品表面是否存在缺陷以及缺陷的类型和位置。
5.1.3 应用效果
在实际的工业生产中，这种结合方式取得了显著的效果。例如，在汽车制造、电子制造等行业，通过将传统机器视觉方法与 CNN 相结合，能够准确检测出产品表面的划痕、裂纹、孔洞等缺陷，提高了产品的质量和生产效率。同时，由于传统机器视觉方法的预处理作用，CNN 的训练时间和计算成本也得到了降低。
5.2 质量预测：统计过程控制 + LSTM
5.2.1 背景与需求
在工业生产中，对产品质量进行预测和控制是提高生产效率和降低成本的关键。传统的统计过程控制（SPC）方法通过对生产过程中的关键参数进行监测和分析，判断生产过程是否稳定。SPC 方法具有简单直观、易于实施等优点，但在处理复杂的非线性生产过程和预测产品质量的长期趋势方面存在不足。深度学习中的 LSTM 能够处理序列数据，捕捉生产过程中的长期依赖关系和动态变化。因此，将 SPC 与 LSTM 相结合，可以提高产品质量预测的准确性和可靠性。
5.2.2 结合方式
- SPC 数据监测与分析：首先使用 SPC 方法对生产过程中的关键参数进行监测和分析。例如，通过绘制控制图、计算过程能力指数等方法，判断生产过程是否处于稳定状态。如果生产过程出现异常，及时采取措施进行调整。
- LSTM 质量预测：将 SPC 监测得到的数据作为输入，输入到 LSTM 网络中进行质量预测。LSTM 网络可以学习到生产过程中的长期依赖关系和动态变化，预测产品质量的未来趋势。例如，在预测产品的合格率、次品率等方面，LSTM 可以根据历史数据和当前生产状态，提前发出预警，帮助企业及时采取措施，提高产品质量。
5.2.3 应用效果
在实际的工业生产中，将 SPC 与 LSTM 相结合取得了较好的效果。例如，在化工、钢铁等行业，通过这种结合方式，能够准确预测产品的质量指标，及时调整生产参数，降低次品率，提高生产效率。同时，SPC 方法的实时监测作用也为 LSTM 网络提供了可靠的数据支持，提高了预测的准确性和稳定性。
六、金融领域
6.1 信用风险评估：逻辑回归 + 深度学习模型
6.1.1 背景与需求
在金融领域，准确评估客户的信用风险是银行和金融机构进行信贷决策的关键。传统的信用风险评估方法（如逻辑回归）通过分析客户的基本信息、财务数据、信用记录等因素，建立信用评分模型，评估客户的违约概率。逻辑回归方法具有可解释性强、计算效率高、对数据量要求相对较低等优点，但在处理复杂的非线性关系和挖掘数据的潜在信息方面存在不足。深度学习模型（如多层感知机、卷积神经网络等）能够自动学习数据中的复杂特征和模式，对信用风险进行更准确的评估。因此，将逻辑回归与深度学习模型相结合，可以充分发挥两者的优势，提高信用风险评估的准确性和可靠性。
6.1.2 结合方式
- 逻辑回归初步评估：首先使用逻辑回归方法对客户的信用风险进行初步评估。逻辑回归可以根据客户的基本信息、财务数据等特征，计算客户的违约概率，并给出一个初步的信用评分。逻辑回归的可解释性使得金融机构可以清楚地了解每个特征对信用评分的影响，便于进行风险控制和决策。
- 深度学习模型优化：将逻辑回归的初步评估结果和原始数据一起输入到深度学习模型中进行进一步的优化。深度学习模型可以学习到数据中的复杂特征和非线性关系，挖掘出更多的潜在信息，对信用风险进行更准确的评估。例如，深度学习模型可以分析客户的交易记录、社交网络数据等非结构化数据，发现隐藏的风险因素。
6.1.3 应用效果
在实际的信用风险评估中，这种结合方式取得了显著的效果。通过将逻辑回归与深度学习模型相结合，金融机构能够更准确地评估客户的信用风险，降低违约率，提高信贷资产的质量。同时，逻辑回归的可解释性也为深度学习模型的结果提供了补充和验证，使得金融机构在进行决策时更加放心。
6.2 市场风险预测：时间序列分析 + 深度学习模型
6.2.1 背景与需求
市场风险预测对于投资者和金融机构制定投资策略和风险管理具有重要意义。传统的市场风险预测方法（如时间序列分析）通过分析历史市场数据，预测市场价格、波动率等指标的变化趋势。时间序列分析方法具有简单直观、对数据的平稳性要求较低等优点，但在处理复杂的市场动态和非线性关系时存在局限性。深度学习模型（如循环神经网络、长短时记忆网络等）能够处理时间序列数据，学习到市场数据中的长期依赖关系和动态模式，对市场风险进行更准确的预测。因此，将时间序列分析与深度学习模型相结合，可以提高市场风险预测的准确性和可靠性。
6.2.2 结合方式
7.1.3 应用效果
7.2 作物产量预测：气象数据统计分析 + 深度学习回归模型
7.2.1 背景与需求
7.2.2 结合方式
7.2.3 应用效果
八、交通领域
8.1 交通流量预测：ARIMA + LSTM
8.1.1 背景与需求
8.1.2 结合方式
8.1.3 应用效果
8.2 智能停车系统：传统传感器技术 + 深度学习图像识别
8.2.1 背景与需求
8.2.2 结合方式
8.2.3 应用效果
九、能源领域
9.1 电力负荷预测：灰色预测模型 + 深度学习神经网络
9.1.1 背景与需求
9.1.2 结合方式
9.1.3 应用效果
9.2 太阳能光伏发电功率预测：气象特征提取 + 深度学习回归模型
9.2.1 背景与需求
9.2.2 结合方式
9.2.3 应用效果
十、未来发展趋势与挑战
10.1 未来发展趋势
10.2 挑战
十一、结论
- 时间序列分析预处理：首先使用时间序列分析方法对市场数据进行预处理。例如，采用差分、平滑等方法对数据进行平稳化处理，使用自回归积分滑动平均模型（ARIMA）等方法对数据进行初步的建模和预测。时间序列分析可以提取市场数据
中的基本趋势和周期性特征，为后续的深度学习模型提供基础信息。
- 深度学习模型预测优化：将时间序列分析的结果和原始市场数据作为输入，输入到深度学习模型中进行进一步的预测优化。深度学习模型可以利用其强大的学习能力，捕捉市场数据中的非线性关系和复杂动态，对市场风险进行更准确的预测。例如，通过循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）对市场数据进行序列建模，考虑到市场价格的历史变化和当前市场环境，预测未来市场价格的走势和波动率。
6.2.3 应用效果
在实际的市场风险预测中，这种结合方式展现出了良好的效果。在股票市场、外汇市场等金融市场中，将时间序列分析与深度学习模型相结合能够更准确地预测市场价格的波动和风险水平。投资者和金融机构可以根据预测结果调整投资组合，制定合理的风险管理策略，降低投资损失，提高投资收益。同时，这种结合方法还能够提前发现市场中的潜在风险，为金融市场的稳定运行提供有力支持。
七、农业领域
7.1 作物病虫害识别：传统图像处理 + 深度学习分类器
7.1.1 背景与需求
作物病虫害是影响农业生产的重要因素之一，及时准确地识别作物病虫害对于采取有效的防治措施至关重要。传统的作物病虫害识别方法主要依靠人工经验和一些简单的图像处理技术，效率低且准确性有限。深度学习在图像识别方面具有强大的能力，但对于复杂的农业图像场景，可能会受到光照、背景等因素的干扰。因此，将传统图像处理与深度学习分类器相结合，可以提高作物病虫害识别的准确性和效率。
7.1.2 结合方式
- 传统图像处理预处理：首先对采集到的作物图像进行传统图像处理预处理。例如，使用直方图均衡化来增强图像的对比度，使病虫害特征更加明显；采用滤波算法去除图像中的噪声，提高图像的清晰度。还可以运用边缘检测和形态学操作提取作物的轮廓和病虫害的大致区域，减少背景信息的干扰。
- 深度学习分类器识别：将预处理后的图像输入到深度学习分类器中进行病虫害识别。可以使用预训练的卷积神经网络（CNN）模型，如 ResNet、VGG 等，并在农业病虫害图像数据集上进行微调。深度学习分类器可以自动学习病虫害的特征模式，对不同类型的病虫害进行准确分类。
- 气象数据统计分析：首先对气象数据（如温度、降水、光照等）进行统计分析。可以计算气象要素的均值、方差、相关性等统计量，分析气象因素与作物产量之间的基本关系。通过传统的统计方法建立初步的产量预测模型，得到一个大致的产量预测范围。
- 深度学习回归模型优化：将气象数据统计分析的结果和其他相关数据（如土壤肥力、种植面积等）作为输入，输入到深度学习回归模型中进行优化。可以使用多层感知机（MLP）或长短期记忆网络（LSTM）等模型，考虑气象因素和其他因素在时间序列上的变化对作物产量的影响。深度学习回归模型可以学习到数据中的复杂非线性关系，对作物产量进行更准确的预测。
- ARIMA 初步预测：首先使用 ARIMA 模型对交通流量数据进行初步预测。ARIMA 模型可以根据历史交通流量数据的趋势和周期性，建立时间序列模型，预测未来的交通流量。ARIMA 模型的优点是计算简单、对数据的平稳性要求较低，能够快速得到一个初步的预测结果。
- LSTM 误差修正：将 ARIMA 模型的预测结果与实际交通流量数据进行比较，得到预测误差。将预测误差和原始交通流量数据作为输入，输入到 LSTM 网络中进行误差修正。LSTM 网络可以学习到预测误差的变化规律，对 ARIMA 模型的预测结果进行调整，提高预测的准确性。
- 传统传感器检测：首先使用传统传感器技术（如地磁传感器、超声波传感器等）对车位的占用情况进行实时检测。传感器可以安装在每个车位上，当有车辆进入或离开车位时，传感器会检测到车位状态的变化，并将信息传输到停车场管理系统。
- 深度学习图像识别验证与管理：在传统传感器检测的基础上，使用深度学习图像识别技术对停车场的图像进行分析。可以在停车场的出入口和各个区域安装摄像头，采集停车场的图像。深度学习图像识别模型可以对图像中的车位和车辆进行识别，验证传感器检测的结果，并提供更详细的车辆信息（如车牌号码、车型等）。同时，深度学习图像识别模型还可以对停车场的车位进行管理，如引导车辆到空闲车位、统计停车场的利用率等。
- 灰色预测模型初步预测：首先使用灰色预测模型对电力负荷数据进行初步预测。灰色预测模型通过对原始数据进行累加生成，弱化数据的随机性，建立灰色微分方程，预测电力负荷的发展趋势。灰色预测模型可以快速得到一个初步的预测结果，为后续的深度学习神经网络提供基础。
- 深度学习神经网络优化：将灰色预测模型的预测结果和原始电力负荷数据作为输入，输入到深度学习神经网络中进行优化。可以使用多层感知机（MLP）、长短期记忆网络（LSTM）等模型，考虑电力负荷数据的时间序列特性和非线性关系。深度学习神经网络可以学习到数据中的复杂模式和规律，对灰色预测模型的预测结果进行修正和优化，提高预测的准确性。
- 气象特征提取：首先对气象数据（如光照强度、温度、湿度、风速等）进行特征提取。可以使用传统的统计方法计算气象要素的均值、方差、相关性等统计量，也可以使用主成分分析（PCA）等方法进行特征降维，提取与光伏发电功率相关的主要特征。
- 深度学习回归模型预测：将提取的气象特征作为输入，输入到深度学习回归模型中进行光伏发电功率预测。可以使用多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）等模型，考虑气象特征与光伏发电功率之间的非线性关系。深度学习回归模型可以学习到数据中的复杂模式和规律，对光伏发电功率进行准确预测。
- 更深度的融合：未来，传统算法与深度学习的结合将更加深入。不仅在数据预处理和特征提取阶段进行简单的结合，还将在模型架构设计、训练过程和决策推理等多个层面进行深度融合，以充分发挥两者的优势，实现更高效、更准确的计算和分析。
- 跨领域应用拓展：随着技术的不断发展，传统算法与深度学习的结合将不仅仅局限于现有的几个领域，还将拓展到更多的跨领域应用中。例如，在环境科学、生物医学、社会科学等领域，这种结合方式将为解决复杂的问题提供新的思路和方法。
- 强化学习与结合方法的融合：强化学习作为一种能够在动态环境中进行决策和优化的机器学习方法，将与传统算法和深度学习的结合方法进一步融合。通过强化学习的反馈机制，可以不断优化结合模型的性能，使其在实际应用中更加智能和高效。
- 数据质量与标注问题：传统算法和深度学习都需要大量高质量的数据进行训练和优化。然而，在实际应用中，数据的质量往往参差不齐，存在噪声、缺失值等问题。同时，对于一些复杂的任务，数据的标注成本较高，标注的准确性也难以保证。这些问题将影响结合模型的性能和可靠性。
- 模型可解释性问题：深度学习模型通常具有较高的复杂性和黑盒性，其决策过程难以解释。在与传统算法结合的过程中，如何保证模型的可解释性，使决策者能够理解模型的决策依据，是一个亟待解决的问题。特别是在一些对安全性和可靠性要求较高的领域，如医疗、金融等，模型的可解释性尤为重要。
- 计算资源与效率问题：深度学习模型的训练和推理通常需要大量的计算资源和时间。在与传统算法结合的过程中，如何合理分配计算资源，提高计算效率，是一个需要解决的问题。特别是在一些实时性要求较高的应用场景中，如自动驾驶、智能交通等，计算效率的问题更加突出。