什么是深度神经网络模型？

深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）是一种基于多层神经元之间相互连接的神经网络模型。它是对传统神经网络的扩展和改进，通过增加网络的深度和参数量，使得它能够更好地学习和表示复杂的非线性关系。

深度神经网络模型具有以下几个特点：
1. 多层结构：与传统神经网络相比，深度神经网络通常包含更多的隐藏层，使得它能够对数据进行更加复杂的抽象和处理。
2. 非线性激活函数：深度神经网络中通常采用非线性激活函数，如ReLU、tanh和sigmoid等，使得神经元之间的映射更加灵活。
3. 反向传播算法：深度神经网络通常使用反向传播算法来训练模型，通过计算损失函数对模型参数进行优化。
4. 大数据集：深度神经网络需要大量的数据来训练模型，并且需要更长的训练时间。