深度学习：给出python深度学习对于图像识别动物种类应用案例，要求用到多种深度学习方法，并给出相较于传统算法的优势

Python在深度学习领域的应用非常广泛，特别是在图像识别方面。一个典型的应用案例是使用多种深度学习方法来识别动物种类。这个过程通常包括以下步骤：

1. 数据预处理：首先，需要收集大量的动物图像数据，并对这些数据进行预处理，如归一化、调整大小等，以供深度学习模型使用。

2. 模型设计：设计一个包含多个层次的深度神经网络模型，如卷积神经网络（CNN），它可以提取图像的特征。对于动物种类识别，可以使用预训练的模型（如VGG, ResNet, Inception等）作为特征提取器。

3. 模型训练：使用训练数据来训练模型，进行前向传播和反向传播。在这一阶段，可以采用不同的优化算法，如Adam、SGD等，以提高模型的准确性。

4. 模型优化：通过添加正则化（如Dropout）、使用批量归一化等技术来防止过拟合，并提高模型的泛化能力。

5. 评估和测试：使用验证集和测试集评估模型的性能，调整模型参数以获得最佳效果。

相较于传统的图像识别算法，深度学习方法具有以下优势：

1. 特征自动提取：深度学习模型能够自动学习和提取图像中的重要特征，无需手工设计特征提取器。

2. 高准确性：深度学习模型，尤其是CNN在图像识别任务中表现出了非常高的准确性，因为它们可以捕捉到复杂的图像模式。

3. 可扩展性：深度学习模型可以通过增加网络层数和神经元数量来提高模型容量，处理更复杂的问题。