。深度学习作为机器学习的一个分支，已成为人工智能领域的一项变革性技术，在计算机视觉、自然语言处理、自动驾驶 等多个应用领域均取得了显著成就。深度学习的有效性并非偶然，而是源于多个基本原理和进步的协同作用，这些要素共同赋予了模型非凡的能力。本文探讨了深度学习成功的核心缘由，包括其学习层次化表征的能力、大数据集的影响、计算能力的提升、算法的创新、迁移学习的作用，以及深度学习的灵活性和可扩展性。深度学习擅长处理复杂问题，通过层层理解将海量数据转化为深刻见解，就像剥洋葱一样，层层深入，直至揭示其核心。
