文首我已经概括了我理解的最本质的不同，即gcForest是受监督形成feature，然后所有的特征共同指导分类，而DNN则是end-to-end的”一条龙”服务。

　　另一点不同是，gcForest的中间数据可以直接作为结果输出，这也解释了为什么gcForest可以“动态加层”，而DNN不行，因为DNN的层间数据没有特定意义，获得结果必须通过对应的“loss layer”。

　　因为全程受label的监督，所以gcForest需要的超参比较少，而DNN则需要严格的网络结构设计和调参技巧，一旦有任何差错，网络的小波动会导致整个系统无法运行。

　　再说说可扩展性吧，label的监督对于gcForest来说既是一项优点，又是最大的缺陷所在，gcForest对标签依赖太严重，个人认为它甚至不能胜任无监督任务，这也是传统机器学习方法的通病。在Unsupervise-Learning越来越重要的当今，四项全能的Deep Neural Network的地位我认为依然无法撼动。

　　引用文中一句话，“If we had stronger computational facilities, we would like to try big data and deeper forest, which is left for future work”，我已经能够预感到一大波“going deeper with forest”，“forest in forest”，“deep residual forest”的到来了。

　　知乎原文链接：https://www.zhihu.com/question/56474891/answer/149377689

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