深度學習主要是數據驅動的特征提取。根據大量樣本，可以得到深度的、數據特定的特征表示，對於數據集的表達更高效、更準確，提取的抽象特征更健壯、泛化能力更好，可以端到端。缺點是樣本集影響大，對計算能力要求高。