深度学习的“深度”指的是 从一个输入到输出的最长路径的长度，即神经网络中隐藏层的数量。在传统的前馈神经网络中，深度等于层数（对于输出层为隐层数加1）。在更复杂的模型中，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），深度可以指代网络中多个卷积层、循环层或递归层的总和。深度学习的深度通常与模型的复杂度、表达能力和学习能力成正比，能够处理更复杂的数据和任务。