之前小编有跟大家提到过大部分图形技术都是依靠机器学习来实现的，但是随着时代的发展和美颜算法的不断更新迭代，一种效率更高的技术逐渐从机器学习中发展起来，这也是今天小编要跟大家探讨的话题：美颜SDK深度学习技术。

一、深度学习简介

在对比二者的区别之前我们先来简单了解一下深度学习的概念。深度学习可以理解为特殊的机器学习，它通过学习用概念组成的网状层级结构来表示这个世界，它具有强大的功能且不失灵活性，它的每个概念都与更简单的概念相关联，而更多的抽象表示则以较不抽象的方式来计算。

总体来说，深度学习是机器学习的一个独特分支，因为它们的思想之间具有相似性；其次，深度学习会用到大规模的网状层级结构，也就是通常所说的神经网络；深度学习最大的优势是功能强大且灵活；最后一点，深度学习可以自动理解和表示一些抽象、复杂的信息。

二、与机器学习的区别

机器学习和深度学习最明显的区别在于：人工选取特征和机器自动寻找特征。

以人脸识别为例，深度学习采用多层的神经网络架构来提取图像信息，越靠近底层的神经网络提取出来的都是点、线等低维度特征，而高维度的神经网络层则会更多地保留比如耳朵、眼睛等高维度特征。

深度学习首先会尽可能找到与输入的人脸图像相关的各种边，这些边就是低纬度的特征，然后对这些底层特征进行组合，就可以构建出鼻子、眼睛、耳朵等，它们就是更高维度的特征。因此整个深度学习过程做了下面几件事情。第一步，需要提取低维度特征，确定有哪些点和线等细节特征。然后，根据第一步找出的低纬度特征来构建层级网络，找出它们之间的各种组合，在构建层级网络之后，就可以确定哪些组合的高维度特征可以识别出人脸。

综上所述，深度学习通过低维度特征到高维度特征一层层地构建，找到最终能够构成图像分类器的最佳组合。这个过程完全是机器在做，而机器学习在这一过程中显得更加笨拙一点。

以上，就是小编对于美颜SDK深度学习的一些介绍。对于目前市面上的美颜SDK来说，大部分都是采用传统的图像处理技术，使用深度学习的例子较少，但随着美颜算法的不断升级迭代和技术的发展，走向全面深度学习已经成为了趋势。如果您对美颜SDK有需求，欢迎咨询美狐官方客服。

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