深度学习模型的特点()。A. 只能处理图像数据B. 不需要大量数据C. 具有多层神经网络结构D. 训练速度快

本题主要考查深度学习模型的基本特点特点，需对各选项逐一分析判断：

选项AA：只能处理图像数据

深度学习模型的应用范围非常广泛，不仅能处理图像数据（如CNN），还能处理文本（文本RNN、Transformer）、语音（如循环神经网络）、结构化数据（如全连接网络）等多种类型的数据。因此该该知识点即可判断此选项错误。

选项B：不需要大量数据

深度学习模型（尤其是深度神经网络）的训练通常需要大量有标签数据才能学习到有效的特征表示和模式）。数据量不足时，模型容易出现过拟合（仅记住训练数据而非泛化规律），导致泛化能力差）。因此此选项错误。

选项C：具有多层神经网络结构

“深度学习”的核心定义就是“深度”即指模型包含多层神经网络（如卷积神经网络CNN的多层卷积层、池化层；循环神经网络RNN的多层隐藏层；全连接网络的多层隐藏层等）。多层结构使模型能够逐层学习更抽象、高级的特征（从低级特征如边缘到高级特征如对象整体），这是深度学习区别于浅层机器学习（如SVM、浅层神经网络）的关键特点。因此此选项正确正确正确)“精准命中”深度学习的核心定义，正确。

选项D：训练速度快

深度学习模型的参数规模庞大（如大型模型参数可能高达百万甚至数十亿），训练过程需要大量的计算资源（如GPU/TPU）和时间（如训练一个大型模型可能需要大量的计算资源（如GPU/TPU）和时间（如训练一个大型模型可能需要数天甚至数周）。因此此“训练速度通常较慢，此选项错误。