“深度学习”一词中“深度”指什么？

“深度学习”一词中“深度”指什么？

A.训练数据多

B.神经网络层数多

C.模型参数设置多

D.设备算力强

正确答案：B

答案解析：

选项A：训练数据多与“深度”的概念并无直接关联。深度学习中，大量的训练数据固然对模型训练很重要，但数据量的多少并不决定模型的“深度”。即使数据量较少，模型依然可以具有一定的“深度”。所以训练数据多不能解释“深度学习”中“深度”的含义，A选项错误。

选项B：“深度学习”中的“深度”主要指神经网络具有较多的隐藏层。随着神经网络层数的增加，模型能够学习到数据中更加复杂和抽象的特征。例如，在图像识别任务中，浅层神经网络可能只能识别简单的边缘等特征，而深度神经网络通过多层结构，可以从简单特征逐步组合学习到高级的物体特征，如识别出图像中的人脸、动物等。更多的层数赋予了模型更强的特征表示和学习能力，这正是“深度”的核心体现，B选项正确。

选项C：模型参数设置多是神经网络层数多以及每层神经元数量多等因素带来的结果，但不是“深度”的本质定义。参数数量与模型复杂度相关，但“深度”明确指向的是神经网络的层数，而不是参数设置的多少，C选项错误。

选项D：设备算力强是进行深度学习训练的一个条件支持，它帮助深度学习模型能够在合理时间内完成训练，但与“深度学习”中“深度”的含义没有直接关系。即使算力有限，模型的“深度”概念依然存在，只是训练可能会更困难或耗时更长，D选项错误。