深度学习特点
1、**多层非线性变换：**深度学习模型由多个层次组成，每一层都应用非线性激活函数对输入数据进行变换。较低的层级通常捕捉到简单的特征（如边缘、颜色等），而更高的层级则可以识别更复杂的模式（如物体或面部识别）。
2、**自动特征提取：**与传统机器学习算法不同，深度学习能够自动从原始数据中学习到有用的特征，而不需要人工特征工程。这使得深度学习在许多领域中表现出色。
3、**大数据和计算能力：**深度学习模型通常需要大量的标注数据和强大的计算资源（如GPU）来进行训练。大数据和高性能计算使得深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著突破。
4、**可解释性差：**深度学习模型内部的运作机制相对不透明，被称为"黑箱"，这意味着理解模型为什么做出特定决策可能会比较困难。这对某些应用场景来说是一个挑战。