是的，深度学习算法会自动从原始数据中提取特征。与依赖手动特征工程的传统机器学习方法不同，深度学习模型使用分层神经网络来学习数据的层次化表示。网络中的每一层处理输入并将日益抽象的特征传递给下一层。例如，在图像分类中，早期的层可能检测边缘或纹理，而更深的层则识别复杂的形状或物体。这种自动化减少了手工设计特征对领域专业知识的需求，使模型能够直接从数据中适应模式。
一个关键的例子是卷积神经网络（CNN），它被设计用于图像处理。在 CNN 中，第一个卷积层应用滤波器来检测边缘或颜色梯度等低级特征。后续层将这些基本特征组合起来识别更高级的结构，例如汽车图像中的眼睛或轮子。类似地，在自然语言处理（NLP）中，像 Transformer 这样的模型使用注意力机制来学习单词之间的关系，而无需预定义的语法规则。例如，“bank”（银行/河岸）这个词可能根据上下文与“river”（河流）或“finance”（金融）相关联，模型通过训练自动学习这些关联。
然而，自动特征提取并不能消除深思熟虑的设计需求。开发人员仍然需要选择合适的网络架构、超参数和预处理步骤。例如，虽然循环神经网络（RNN）可能自动捕获时间序列数据中的序列模式，但其性能取决于层深度或激活函数选择等因素。此外，训练数据的质量和数量显著影响特征学习的效果。如果数据集太小或缺乏多样性，模型可能会提取不相关或有偏差的特征。因此，虽然深度学习自动化了特征提取，但成功的实现需要在架构决策与数据和特定问题考量之间取得平衡。