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周志华认为，目前主流的深度神经网络关键是，第一要有逐层的处理；第二要有特征的内部变化；第三，要有足够的模型复杂度。简单来说，就是当一张图片被计算机看到后，识别它的神经网络有很多层，最底层识别到的可能只是像素，慢慢有边缘，再往上有轮廓等等，模型不断往上寻找这张图片的特征，而这个辨识特征的模型是不断可以向上分层的，最终一张图可能被分成无数个特征点，每一层的函数计算可能很简单，但如果层级够深，一层嵌套一层，模型足够复杂，对图片的识别能力就越强。
责任编辑：陈永乐[检出“瘦肉精”！海关总署对加拿大猪肉发风险预警]记者18日从海关总署获悉，南京海关在一批加拿大输华猪肉产品中检出莱克多巴胺（俗称“瘦肉精”）残留，海关部门已发布2019年第1号进出口食品安全风险预警表。海关通报显示，6月3日，南京海关在加拿大企业Frigo Royal（1998）Inc输华的猪肉产品中检出莱克多巴胺残留，该企业注册号为94。
“事实上计算机是可以做到无监督学习的，它们每天都在提升水平，”汤姆·米切尔表示。“我们从传统的单一函数学习框架扩展到了多函数，今天，我们已经拥有 4000 余种分类方法，1.2亿三元的数据知识库，实现了前所未有的准确性。”深度森林“非神经”的深度学习
