深度学习的主要过程包括（）。A. 选择适合问题的网络结构B. 选择适合网络结构的问题C. 用大量数据训练网络D. 对权重初始化E. 优化网络

步骤 1：选择适合问题的网络结构
在深度学习中，首先需要根据问题的性质选择合适的网络结构。例如，对于图像识别问题，可以选择卷积神经网络（CNN）；对于序列数据处理问题，可以选择循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）。

步骤 2：对权重初始化
在选择好网络结构后，需要对网络中的权重进行初始化。权重初始化的好坏直接影响到网络的训练效果。常用的初始化方法有Xavier初始化和He初始化等。

步骤 3：用大量数据训练网络
在权重初始化后，需要使用大量数据对网络进行训练。训练过程中，网络会通过反向传播算法不断调整权重，以最小化损失函数。

步骤 4：优化网络
在训练过程中，还需要对网络进行优化，以提高网络的性能。常用的优化方法有梯度下降法、随机梯度下降法（SGD）、动量法、Adam优化算法等。

步骤 5：选择适合网络结构的问题
在深度学习中，选择适合网络结构的问题是关键。只有选择适合网络结构的问题，才能充分发挥网络的性能，达到预期的效果。