- 层次结构：深度学习算法通常包含多个层次（或称为“层”），每一层都会对输入数据进行转换和特征提取。
- 自动特征提取：与传统机器学习方法不同，深度学习能够自动从原始数据中学习特征，减少了手动特征工程的需求。
- 非线性：深度学习模型通过非线性激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh等）来模拟复杂的数据关系。
- 大规模数据需求：深度学习算法通常需要大量的训练数据来优化模型参数，以避免过拟合。
- 强大的表示能力：深度神经网络能够学习非常复杂的数据表示，这使得它们在许多任务上表现出色，如图像识别、语音识别和自然语言处理。
- 端到端学习：深度学习模型可以从原始数据直接学习到最终的输出，无需人为干预，这被称为端到端学习。
- 可扩展性：深度学习模型可以通过增加更多的层或神经元来扩展，以提高模型的复杂度和学习能力。
- 泛化能力：经过适当训练的深度学习模型能够很好地泛化到新的、未见过的数据上。
- 计算密集型：深度学习模型的训练和推理通常需要大量的计算资源，包括高性能的GPU或TPU。
- 需要大量参数：深度学习模型包含大量的参数，这些参数需要通过训练数据进行调整。
- 正则化技术：为了防止过拟合，深度学习模型经常使用各种正则化技术，如dropout、权重衰减、批量归一化等。
- 迁移学习：深度学习模型能够利用预训练的网络（如在大型数据集上训练的模型）来加速新任务的学习过程。
- 可解释性挑战：相比于一些传统的机器学习算法，深度学习模型的决策过程往往更难以解释和理解。
- 多任务学习：深度学习模型可以设计为多任务学习模型，同时在多个相关任务上进行训练和预测。
深度学习算法的这些特点使其在许多领域都取得了突破性的进展，但同时也带来了一些挑战，如对数据和计算资源的需求、模型的可解释性等。