论文链接https://arxiv.org/abs/1702.08835
注：本文谨代表笔者观点，水平有限，若有不足及疏忽之处，诚请批评指正
Abstract
尝试用不可微模块建立深度模型
推测DNNs成功的秘密在于：
- layer by layer processing
- in-model feature transformation
- sufficient model complexity
提出gcForest，决策树集合方法，比DNNs更少的超参数，模型复杂度依据数据自动调整。采用默认参数设置，对于不同领域各种类型的数据，在大部分情况下相当鲁棒。