深度学习模型在处理非线性关系时,相比传统线性模型有何优势()A. 更好的泛化能力B. 更高的数据压缩率C. 更快的计算速度D. 更强的非线性模式捕捉能力

考查要点：本题主要考查对深度学习模型与传统线性模型在处理非线性关系时的核心差异的理解。

解题核心思路：

• 传统线性模型（如线性回归）假设数据间的关系是线性的，通过线性组合特征预测输出，难以捕捉复杂的非线性模式。
• 深度学习模型通过多层非线性激活函数（如ReLU、sigmoid），能够自动学习复杂的非线性关系，突破线性模型的限制。
• 题目直接指向“非线性关系”的处理能力，因此需聚焦模型的非线性模式捕捉能力。

关键排除点：

• 泛化能力（A）虽重要，但与非线性处理无直接关联；
• 数据压缩率（B）和计算速度（C）与非线性关系无关。

深度学习模型通过以下方式超越传统线性模型：

1. 多层非线性变换：每层神经元通过激活函数引入非线性，逐步逼近复杂决策边界。
2. 特征组合能力：自动组合低层特征形成高层抽象特征，无需手动设计非线性特征。
3. 表达能力强：理论上可逼近任意非线性函数（万能近似定理），适应复杂数据分布。

选项分析：

• D直接对应深度学习的核心优势，即通过非线性变换捕捉复杂模式。其他选项均偏离题干核心。