深度学习主要关注以下几个方面：
联想与结构
强调学生带着已有经验进入课堂，教师需要帮助学生唤醒并改造这些经验，使其与新知识有效结合，形成自己的知识体系。
活动与体验
学生在主动参与的活动中才能真正体会到知识的内涵。教师应为学生创造机会，通过实验、探索与讨论等多种形式，让学生在真实的学习情境中体验和反思。
本质与变式
教授知识的过程不仅是传递信息，而是引导学生去探究事物的本质，理解其内在联系。教师需要帮助学生识别出核心概念和原理，并引导他们通过辨别和分析不同的案例，从而培养出灵活的思维能力。
迁移与应用
知识的学习不应停留在抽象的理论层面，而是要通过实践将知识转化为能力。深度学习的一个重要标志是学生能够把所学的知识自如运用到不同的情境中，进行有效的迁移。
价值与评价
深度学习还关注学习内容的价值和评价，强调学习者在学习过程中的反思和总结，以提升学习效果和素养。
操作效率
深度学习模型计算开销很大，需要注意性能和速度，尤其是在部署生产环境时，操作效率至关重要。可以考虑使用低精度运算、模型量化和优化卷积运算等方法来提高效率。
结果稳定性
深度学习模型的随机性可能导致结果存在波动。需要取多次结果的平均值，减少随机性，或者尝试固定随机数种子，复现结果。
泛化能力
要充分测试模型在新数据上的表现，提高泛化能力。可以使用更多的测试数据和多轮交叉验证。
安全性
需要注意输入数据的合法性，避免暴露安全隐患。例如，对于识别系统要过滤不合理的输入。
模型监控
在生产环境中，要实时监控模型效果和状态，及时发现和处理问题。
结果解释
对模型产生的结果需要提供解释，增强信任。可使用可解释AI技术。
注意力机制
深度学习中的注意力机制类似于人类视觉的注意力机制，通过在更多信息中把注意力集中放在重要的点上，选出关键信息，而忽略其他不重要的信息。
卷积神经网络（CNN）
CNN是一种特殊的神经网络，尤其适用于处理图像数据。它通过在输入数据中滑动一个滤波器，进行卷积运算，从而提取出图像的特征。
循环神经网络（RNN）
RNN是一种用于处理序列数据的神经网络，比如语音、文本等时间序列数据。它通过在时间维度上复用神经网络层，实现对序列数据的学习和预测。
深度学习与个性化学习
深度学习要为每一个学生的学习创设一种适合他们的学习环境，最大限度地满足其个性化学习需求。好的课堂应让渡时间和机会给学生，让学生“自主”起来，促进其深度学习和思维挑战。
这些方面共同构成了深度学习的核心关注点，涵盖了从理论学习到实际应用，从知识内化到能力迁移的整个过程。
