神经网络通过分层学习、自动权重调整和专门的架构来优化特征提取。 网络中的每一层通过应用数学运算（如矩阵乘法）和非线性激活，逐步将原始输入数据转换为更高级别的表示。 例如，在卷积神经网络 (CNN) 中，早期层检测图像中的边缘或纹理，而更深层则将这些组合起来以识别形状或对象。 这种分层方法允许网络自动学习相关特征，无需手动工程，并适应数据中的模式。
优化通过反向传播和梯度下降来实现。 在训练期间，网络计算其预测与实际目标之间的误差，然后调整其连接的权重以最小化此误差。 例如，如果网络错误地将猫的图像分类，因为它忽略了胡须图案，则梯度下降会更新负责检测精细细节的层中的权重。 经过多次迭代，网络会优先考虑减少预测误差的特征，从而有效地“关注”重要内容。 诸如 dropout 或批量归一化之类的技术通过防止过度拟合噪声或不相关的特征来进一步完善此过程。 在自然语言处理 (NLP) 中，transformer 模型使用自注意力机制来动态权衡句子中单词的重要性，从而允许网络强调上下文中的关键术语。
架构选择也起着关键作用。 ResNet 中的残差连接使梯度在训练期间更有效地流动，从而使更深的网络能够学习复杂的特征。 自动编码器将输入数据压缩到潜在空间，迫使网络仅保留最有用的特征。 例如，在异常检测中，自动编码器可能会学习重建正常数据模式，同时难以处理异常值，从而突出显示异常的独特特征。 通过结合这些机制——分层转换、迭代权重更新和结构设计——神经网络系统地发现和优化针对特定任务定制的特征，从而平衡抽象和计算效率。
