2012 年以来，深度学习极大的推动了图像识别的研究进展，突出体现在ImageNet ILSVRC 和人脸识别，而且正在快速推广到与图像识别相关的各个问题。深度学习的本质是通过多层非线性变换，从大数据中自动学习特征，从而替代手工设计的特征。深层的结构使其具有极强的表达能力和学习能力，尤其擅长提取复杂的全局特征和上下文信息，而这是浅层模型难以做到的。一幅图像中，各种隐含的因素往往以复杂的非线性的方式关联在一起，而深度学习可以使这些因素分级开，在其最高隐含层不同神经元代表了不同的因素，从而使分类变得简单。