列举深度学习的挑战。
深度学习的挑战包括以下几点：

1. 数据处理：需要处理大量的数据以准确地训练深度学习模型。
2. 模型容量：有限的计算资源可能导致模型容量有限。
3. 可解释性：深度模型可能产生难以解释和说明的结果。
4. 过度拟合：由于大型数据集和复杂的结构，深度学习模型可能会陷入过度拟合。
5. 计算成本：深度学习模型需要大量的计算资源，成本往往很高。
6. 有限的泛化能力：虽然深度模型可以在特定任务上取得令人印象深刻的结果，但它们可能缺乏适应新任务的泛化能力。