监督式深度学习和非监督式深度学习的主要区别在于是否存在带标签的训练数据。在监督式学习中，模型在每个输入示例都与相应的目标输出（标签）配对的数据集上进行训练。其目标是学习从输入到输出的映射，从而对新的、未见过的数据进行预测。相比之下，非监督式学习处理的是不带标签的数据，专注于发现数据本身固有的模式、关系或结构。没有明确的标签，目标就从预测转向了探索，这使得这两种方法适用于不同的任务。
在监督式深度学习中，模型通过最小化其预测结果与已知标签之间的差异来学习。例如，一个用于分类猫狗图像的卷积神经网络（CNN）会接收数千张带有标签的图像，并通过反向传播调整其参数以减少分类错误。常见的应用包括图像识别（例如 ResNet）、语音转文本（例如使用循环神经网络）以及预测房价等回归任务。带标签数据的可用性在这里至关重要，因为模型依赖于明确的反馈来纠正其错误。交叉熵或均方误差等损失函数用于量化预测准确性，指导优化过程。然而，获取高质量的带标签数据集可能成本高昂且耗时，这是监督式方法的关键限制。
另一方面，非监督式学习在没有预定义标签的情况下识别模式。像 k-means 这样的聚类算法根据相似性对数据点进行分组，而自编码器通过压缩和重建输入来学习数据的紧凑表示。例如，自编码器可以降低客户购买数据的维度，以发现隐藏的细分市场用于精准营销。生成模型，如变分自编码器（VAE）或生成对抗网络（GAN），可以创建与训练数据分布相似的新数据样本，这对于合成图像生成等任务很有用。非监督式技术通常是探索性的，有助于开发人员理解数据结构或为下游任务预处理输入。然而，性能评估更为 H，因为没有可供比较的“真实情况”（ground truth）。虽然非监督式方法避免了标记成本，但可能需要更多的领域专业知识才能有效解释结果。