概念

深層表示（Deep Representation）是指在深度神經網絡的多個隱藏層中逐層提取和學習數據的特征表示。

使用深層表示的原因

高維特征提取：深層神經網絡可以從原始數據中自動學習高維抽象特征。每個隱藏層都對數據進行一些變換，逐步提取更高級別的特征。這有助于發現數據中的復雜模式和結構，從而提高模型的性能。

特征表示學習：通過多個隱藏層的堆疊，神經網絡可以學習數據的多層次表示。這些表示可以捕捉數據的層次性質，從原始特征到更抽象的概念。這種分層表示學習有助于提高模型的泛化能力和適應性。

解決非線性問題：許多現實世界的問題是非線性的，深層神經網絡可以通過逐層的非線性變換來建模這些復雜的關系。使用多個隱藏層可以逼近各種非線性函數，使網絡能夠更好地擬合數據。

減少特征工程：傳統機器學習方法通常需要手動設計特征工程，而深層神經網絡可以自動從數據中學習到有用的特征表示，減少了手動特征工程的工作量。

表征學習：深度學習中的深層表示學習是一種表征學習（Representation Learning）方法，它有助于提取數據中的可解釋、有用和抽象的信息，從而更好地理解數據。

遷移學習和預訓練模型：深層表示學習的模型可以用于遷移學習，即將在一個任務上學到的特征表示應用于另一個任務。此外，預訓練的深層網絡模型（如預訓練的卷積神經網絡）可以用作其他任務的基礎模型。