什么是深度学习？它与传统机器学习有什么区别？

最后更新：1/13/2026

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深度学习与传统机器学习的比较

什么是深度学习？

深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络（尤其是深度神经网络）来学习和表示数据。所谓"深度"指的是神经网络中隐藏层的数量较多（通常多于2层），这使得网络能够学习数据的多层次抽象表示。

深度学习与传统机器学习的主要区别

1. 特征提取方式

  • 传统机器学习：依赖人工特征工程，需要领域专家手动设计和提取特征
  • 深度学习：自动学习特征表示，通过多层网络结构从原始数据中逐步提取更高层次的特征

2. 数据需求

  • 传统机器学习：通常在中小规模数据集上表现良好
  • 深度学习：需要大量数据才能发挥优势，数据越多性能通常越好

3. 计算资源

  • 传统机器学习：可以在CPU上高效运行
  • 深度学习：通常需要GPU/TPU等高性能计算资源

4. 模型解释性

  • 传统机器学习：模型通常更容易解释和理解（如决策树、线性模型）
  • 深度学习：模型内部工作机制常被视为"黑箱"，解释性较差

5. 适用问题类型

  • 传统机器学习：适合结构化数据和传统预测任务
  • 深度学习：尤其擅长非结构化数据（图像、音频、文本）的处理

代码示例比较

传统机器学习示例（使用Scikit-learn）

python 
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.pipeline import Pipeline

# 手动特征工程 + 传统机器学习模型
model = Pipeline([
    ('tfidf', TfidfVectorizer()),  # 人工设计的文本特征提取
    ('clf', RandomForestClassifier())  # 传统机器学习模型
])

# 训练
model.fit(train_texts, train_labels)

# 预测
predictions = model.predict(test_texts)

深度学习示例（使用PyTorch）

python 
import torch
import torch.nn as nn
from transformers import BertTokenizer, BertModel

# 定义深度学习模型
class BERTClassifier(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.bert = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
        self.classifier = nn.Linear(self.bert.config.hidden_size, num_classes)
    
    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        outputs = self.bert(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)
        return self.classifier(outputs.pooler_output)

# 自动特征提取 + 深度学习
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BERTClassifier()

# 训练过程（简略）
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

for epoch in range(epochs):
    for batch in dataloader:
        inputs = tokenizer(batch['text'], padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')
        labels = batch['labels']
        
        outputs = model(**inputs)
        loss = loss_fn(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()

何时选择哪种方法

选择传统机器学习当：

  • 数据集较小
  • 需要快速原型开发
  • 需要模型可解释性
  • 处理结构化数据

选择深度学习当：

  • 处理非结构化数据（图像、音频、文本等）
  • 拥有大量标注数据
  • 需要最先进的性能
  • 可以接受较高的计算成本

深度学习通过其自动特征学习和层次化表示能力，在许多复杂任务上超越了传统机器学习方法，但它并非在所有情况下都是最佳选择。