深度學習（DL）是機器學習中一種基于對數據進行表征學習的方法，是一種能夠模擬出人腦的神經結構的機器學習方法。深度學習的概念源于人工神經網絡的研究。而人工神經網絡ANN（Artificial Neural Network）是從信息處理角度對人腦神經元網絡進行抽象，建立某種簡單模型，按不同的連接方式組成不同的網絡，簡稱為神經網絡或類神經網絡。因此，深度學習又叫深層神經網絡DNN（Deep Neural Networks），是從之前的人工神經網絡ANN模型發展而來的。

優點有以下幾點：1.相比于傳統的視覺和語音識別方面有了很大的提高；2.具有較好的transfer learning性質。

缺點如下：1.模型正確性驗證復雜且麻煩；2. 某些深度網絡不僅訓練而且線上部署也需要GPU支持