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深度学习依托多层神经网络，适合大规模数据与特征自动提取

人工智能1000问 📅 ✍ 👁 2025年5月14日 💬 0 评论
深度学习（Deep Learning，DL）是依靠多层非线性变换逐层自动提取特征、从原始数据端到端学习映射关系的机器学习方法，特别适合处理大规模数据与高维特征，可大幅减少手工设计特征的需求。它解决的是特征工程投入大、过度依赖人工经验的问题，并不解决小样本数据下的过拟合问题。

深度学习（Deep Learning，DL）是依靠多层非线性变换逐层自动提取特征、从原始数据端到端学习映射关系的机器学习方法，特别适合处理大规模数据与高维特征，可大幅减少手工设计特征的需求。它解决的是特征工程投入大、过度依赖人工经验的问题，并不解决小样本数据下的过拟合问题。

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