下列哪些是深度学习模型的主要优势?()A. 复杂非线性关系处理能力B. 适用于小数据量分析C. 大规模数据挖掘能力D. 强大的特征学习能力

本题考查对深度学习模型核心优势的理解。解题关键在于掌握深度学习区别于传统机器学习的关键特点：

1. 非线性建模能力：通过多层神经网络模拟复杂关系；
2. 数据规模适应性：依赖大数据提升模型性能；
3. 自动特征学习：无需人工设计特征，能从数据中自动生成表示。

选项分析

A. 复杂非线性关系处理能力

正确。深度学习通过多层非线性激活函数（如ReLU），能够自动捕捉数据中的复杂非线性模式，这是传统线性模型无法实现的。

B. 适用于小数据量分析

错误。深度学习需要大量数据训练参数庞大的模型，小数据会导致过拟合或欠拟合，需依赖数据增强等技术弥补。

C. 大规模数据挖掘能力

正确。深度学习算法（如CNN、Transformer）在处理海量数据（如图像、文本）时表现出色，能提取深层特征。

D. 强大的特征学习能力

正确。深度模型通过端到端训练，能从原始数据（如像素、单词）中自动生成高级特征，减少人工特征工程。