既然深度学习这么流行，为什么还要用SVM?

今天在Quora上看到一个问题，Why is SVM still used in machine learning when Neural Networks are much more accurate?

https://www.quora.com/Why-is-SVM-still-used-in-machine-learning-when-Neural-Networks-are-much-more-accurate　这个问题很有意义，不仅仅对工程师，包括ＣＴＯ或者老板；既然深度学习如此火爆，为什么我们不用？为什么还在用ＳＶＭ或者ＬＲ这种过时的技术？

有人回答如下：

１、如果ＮＮ效果比ＳＶＭ或者ＬＲ更好，那么有可能发表一篇ｐａｐｅｒ，反过来则很难；因此你能看到更多的ｐａｐｅｒ在讨论ＮＮ

２、Data-hungry

３、Huge computational resource requirement

４、Non-trivial parameter optimization

５、Less interpretable

６、Longer to set-up