深度学习相比机器学习的优势

深度学习相较于传统机器学习有以下几个显著优势：

1. 自动特征学习：深度学习模型通过多层神经网络自动从原始数据中提取高级特征，无需手动设计特征工程，这使得它们能够处理更复杂的非线性模式。

2. 表现力更强：深层模型可以表示非常复杂的功能映射，特别是对于图像、语音和自然语言等高维数据，其能力远超浅层模型。

3. 鲁棒性：由于层次结构的存在，深度学习对噪声和变化的数据有更好的容忍度，能适应各种变种情况。

4. 并行计算：许多深度学习操作如前向传播和反向传播可以并行化，利用GPU或TPU等硬件加速，大大提高了训练速度。

5. 迁移学习：预训练的深度模型能够在不同任务之间共享权重，节省资源，并在少量新数据上达到良好效果。

然而，深度学习也面临挑战，如过拟合风险较高、需要大量标注数据以及模型解释性较差等问题。