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原始数据的形式是多种多样的，除了数字之外，还可能是文字、图像、视频、音频等，下面，就以图像识别为例，来了解深度学习在计算机视觉领域中的应用。
图像识别就是指利用计算机对图像进行处理和分析，使机器能够理解图像中的内容。
在计算机中，灰度图像表示为二维张量的形式，例如这个手写数字 5 ，
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就被保存为一个 28 x 28 的二维张量。
其中的每一个元素都对应着图像中的一个像素点的灰度信息。
而彩色图像，则可以表示为一个三维张量，增加的这个维度是 RGB 三个色彩通道，
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这个图比较大，我们取其中的一小块显示出其对应的张量 。
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数据表是计算机看到的图片，可以发现，图像对人来说，很容易理解，而对计算机来说，却非常困难。
因此，
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图像特征
1、颜色特征
颜色往往和图像中包含的物体或场景十分相关，因此，颜色特征在图像检索和分类中应用非常广泛，最简单的颜色特征，是颜色直方图。
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颜色直方图描述了图像中每种颜色的统计信息，例如，下图所示的图像中的颜色直方图都是近似的。
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但是仅仅使用颜色直方图这一个特征去识别图像，是远远不够的。例如，下图所示图像中的颜色直方图也是近似的，但却不是我们要找的图像。
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这是因为颜色直方图只是描述了不同色彩在整幅图中所占的比例，但是并没有描述图像中颜色的局部分布，以及每种颜色所处的空间位置。
因此，颜色特征需要和其他特征配合使用。
2、形状特征和纹理特征
形状特征可以提取出图像中景物的轮廓，或者形状轮廓。纹理特征描述了图像或图像区域中景物的表面性质。
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通过这些视觉特征的组合应用，能够更加准确的描述出图像。
例如，苹果的三个特征如下。
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而橘子，
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在深度学习成为主流之前，解决视觉问题首先需要依靠特征工程，设计出一种最适合当前任务的特征，在过去的 20 年中，出现了很多优秀的图像特征，例如，
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特征工程不仅需要大量的专业知识和经验，而且和具体的任务密切相关，对于不同的视觉任务，需要设计出适合这个任务的特征，例如识别图像中的行人，
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往往采用 Hog 特征。
而识别人脸，则常常采用 haar 特征。
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我们很难设计出应对多种识别任务的特征，而且即使通过精心设计过的视觉特征，计算机对图像的理解仍然可能和人类存在很大的差异。
例如，下图中的两个图像的视觉特征非常相似，
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但是，他们的高层语义却完全不同，一个是人，一个是狗。
这种现象，被称为语义鸿沟。
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可以看到，下图中的两组图片，也有着相同的问题，即
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另外，还有些图像虽然表达同样的语义概念，视觉特征却相差很大。这可能由于光照、拍摄视角、尺寸、形变、背景干扰或者遮挡等原因导致。也可能同类的语义本身就种类繁多，外观差异很大。
语义鸿沟的存在给图像识别带来很大的困扰。例如，下图中都是猫的图像，我们可以轻松的识别它们，但是它们的视觉特征却相差很大，对于计算机来说，是一项极具挑战性的任务。
近年来，随着数据、算法、计算能力的快速发展，深度学习在计算机视觉领域得到了成功的应用。深度学习采用端到端的学习方法，避免了特征工程这项令人头痛的工作。
例如，一个区分猫和狗的程序，只需要把各种猫和狗的照片送入神经网络中，
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然后根据图片的标签去训练这个网络，当网络收敛时，神经网络的隐含层就从这些图片中自动的学习到了猫和狗的特征。
现在，输入没有标签的图像，神经网络就能正确的判断出它是猫还是狗。
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至于隐含层提取出的特征究竟是什么，我们并不知道，也不需要关心。
这个过程和我们人类的学习过程非常的相似。当我们教小孩子识别猫和狗时，只要让他们看到各种猫和狗的照片，同时告诉他这是猫还是狗，并且与实际的猫和狗进行对照，经过一段时间之后，他基本上就可以认识了，这就是端到端的学习方法。
【笔记|卷积神经网络 —— 图像识别与深度学习】我们并不用给他详细的描述猫和狗在外观上的区别，只需要告诉他这是猫还是狗，一开始，也许会认错，但是只要立刻纠正，告诉他正确的答案，经过一段时间的训练之后，它的正确率就会越来越高了。
深度神经网络可以看成是对人脑分层机制的模仿，它通过多层隐含层不断组合低层隐含层特征，从而形成更加抽象的高层特征，神经网络中的隐含层越多，提取出的特征就更加抽象，表达能力也就越好。
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