1. 数据规模扩展能力
大数据适应性：深度学习能够有效处理大量数据，从而在大数据环境下获得更好的性能。
高维数据处理：适用于高维数据，如图像、语音等复杂数据类型。
2. 自动特征学习
自动抽取特征：深度学习可以自动从原始数据中学习有用的特征，减少了人工特征工程的需求。
逐层表示学习：通过多层网络结构，逐层抽取越来越抽象的特征。
3. 更强的表征能力
复杂模型拟合：深度学习具有强大的表征能力，可以拟合复杂的非线性关系。
泛化能力强：通过合适的网络结构和训练策略，深度学习模型能够在新数据上表现良好。
4. 多层结构带来的复杂模型拟合能力
多层次理解：深度学习通过多层神经网络结构，可以捕获数据的多层次特征和结构。
端到端学习：直接从输入到输出进行学习，无需手动分解问题。
5. 广泛应用于多媒体数据处理
图像识别、语音识别：在诸如图像和语音识别方面，深度学习通常优于传统机器学习方法。
自然语言处理：深度学习也在自然语言处理等领域表现优异。
常见问答
问题：深度学习和传统机器学习在训练要求上有何不同？答案：深度学习通常需要更大的数据量和更强的计算能力，而传统机器学习在小数据场景下可能更适用。问题：深度学习适用于所有问题吗？答案：不一定。深度学习在某些问题上表现优异，但也可能存在过拟合、计算复杂性高等问题。问题：自动特征学习是如何减轻人工负担的？答案：通过自动从数据中学习特征，深度学习减少了人工设计和选择特征的需求，降低了工程复杂性。
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