在半导体材料的研究中，深度学习技术因其强大的数据处理和模式识别能力，正逐渐成为预测材料性质和优化设计的重要工具，这一过程并非一帆风顺，其“深度”挑战主要体现在以下几个方面：
数据稀缺性，半导体材料的性质受多种因素影响，且实验数据的获取成本高、周期长，导致训练深度学习模型时面临数据量不足的问题，这限制了模型的泛化能力，使其难以准确预测新材料的性能。
高维特征空间，半导体材料的性质往往与多个参数相关联，形成复杂的高维特征空间，这要求深度学习模型具备强大的特征提取和降维能力，以避免过拟合和计算复杂度过高的问题。
物理规律的不确定性，虽然深度学习在处理非线性关系方面表现出色，但半导体材料中的许多性质仍受物理定律的制约，如何将物理知识与深度学习相结合，使模型在预测时考虑这些规律，是一个亟待解决的问题。
深度学习在半导体材料预测中的应用虽前景广阔，但仍需克服数据稀缺性、高维特征空间和物理规律不确定性等“深度”挑战，未来研究应聚焦于开发更高效的数据采集和预处理方法、构建具有可解释性的深度学习模型，以及探索物理知识与深度学习的融合途径。
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深度学习在半导体材料预测中面临高维数据、非线性关系及过拟合的'深层挑战'。
深度学习在半导体材料预测中面临的主要‘深’度挑战包括模型复杂度高、数据稀缺性及高维特征空间，需克服过拟合与计算成本问题。
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