带着深度学习的关键在于特征学习和巨大模型的能力这一认识，我们在本文中试图赋予树集成这些属性，并提出了 gcForest 方法。与深度神经网络相比，gcForest在我们的实验中表现了极高的竞争力或更好的性能。更重要的是，gcForest 具有少得多的超参数，并且对参数设置不太敏感；实际上在我们的实验中，通过使用相同的参数设置在不同的域中都获得了优异的性能，并且无论是大规模还是小规模的数据，它的工作都很好。此外，作为一种基于树的方法，gcForest 应该比深度神经网络更容易进行理论分析，不过这超出了本文的讨论范围。我们很快会提供 gcForest 的代码。

　　结论

　　作为结尾，请允许我们直接使用周志华和冯霁在论文中的最后一段：

　　“构建深度森林还存在其他可能性。作为一个会议论文，我们只朝这个方向进行了一点点探索。如果我们有更强大的计算设施，我们想尝试大数据和深度森林，这将留待以后讨论。原则上，深度森林应该能够展示出深度神经网络的其他能力，如充当特征提取器或预训练模型。 值得一提的是，为了解决复杂的任务，学习模型可能需要更深入。然而，当前的深度模型总是神经网络。本文说明了如何构建深度森林，我们相信它是一扇门，可能替代深度神经网络的许多任务。”

　　论文地址：https://arxiv.org/abs/1702.08835

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