使用深度学习的图像搜索技术的创新点

使用深度学习的图像搜索技术相较传统的图像搜索技术有以下创新点：

1. 自动学习特征：使用深度学习进行图像搜索，无需人工设计特征，深度学习网络可以自动地从原始图像中学习到具有判别性的特征。通过大量数据的训练，深度学习网络可以学习到非常高层次的特征，从而提高图像搜索的准确性。

2. 端到端的训练：使用深度学习进行图像搜索时，可以进行端到端的训练。传统的图像搜索技术通常需要将图像划分为多个区域，然后对每个区域提取特征，最后再进行汇总。而使用深度学习进行图像搜索时，可以直接输入整张图像，深度学习网络会自动提取特征并输出最终结果。

3. 针对大规模数据的处理能力：使用深度学习进行图像搜索时，可以通过使用GPU等技术来加速计算，处理大规模数据时效率更高。

4. 迁移学习：使用深度学习进行图像搜索时，可以利用迁移学习的方法，将预训练好的模型迁移到新的搜索任务中。这样可以省去大量训练时间，同时也可以提高搜索的准确性。

5. 多样化的应用场景：使用深度学习进行图像搜索的技术可以应用于多种场景，例如图像检索、人脸识别、自然语言处理等领域，具有非常广泛的应用前景。

总之，使用深度学习进行图像搜索的技术具有自动学习特征、端到端的训练、针对大规模数据的处理能力、迁移学习、多样化的应用场景等创新点，可以解决传统图像搜索技术存在的一些问题，并具有广阔的应用前景。