继续之前的：
- 左上：神经网络的参数化容量随层数增加而指数式地增长，即某些深度神经网络能解决的问题，浅层神经网络需要相对的指数量级的计算才能解决。
- 左下：CNN 的深度网络可以将底层的简单特征逐层组合成越来越复杂的特征，深度越大，其能分类的图像的复杂度和多样性就越大。RNN 的深度网络也是同样的道理，可以将语音分解为音素，再逐渐组合成字母、单词、句子，执行复杂的语音到文本任务。
- 右边：深度网络的特点是需要大量的训练数据和计算资源，其中涉及大量的矩阵运算，可以在 GPU 上并行执行，还包含了大量的超参数，例如学习率、迭代次数、隐藏层数、激活函数选择、学习率调整方案、批尺寸大小、正则化方法等。