特征提取是深度学习中的一个关键步骤，因为它将原始数据转换为有意义的表示形式，使模型更容易学习模式和关系。 原始数据（如图像、文本或传感器读数）通常包含可能使模型感到困惑的噪声或不相关的细节。 特征提取通过识别关键特征来简化此数据，例如图像中的边缘或文档中的词频，这些特征与任务最相关。 此过程降低了计算复杂度，并帮助模型专注于数据中最具信息性的方面，从而提高训练效率和模型性能。
例如，在计算机视觉中，卷积神经网络 (CNN) 会自动从图像中提取分层特征。 初始层检测基本模式（如边缘或纹理），而更深层将这些模式组合成更高级别的特征（如形状或对象部分）。 如果没有这种自动特征提取，开发人员将需要手动设计特征（例如，使用像 Sobel 滤波器这样的边缘检测器），这既费时又容易出错。 同样，在自然语言处理 (NLP) 中，像 BERT 这样的模型将单词转换为捕获语义意义的密集向量表示（嵌入），从而使情感分析等下游任务能够专注于单词之间的关系，而不是原始文本。
特征提取的重要性还在于它能够提高泛化能力。 通过丢弃不相关的数据并仅保留最具区分度的特征，模型不太可能过度拟合训练集中的噪声。 例如，一个训练用于分类医学图像的模型可能会学会忽略扫描仪噪声等伪影，而是专注于解剖结构。 此外，特征提取支持迁移学习：像 ResNet 或 GPT-2 这样的预训练模型可以通过重用其特征提取层来针对新任务进行微调，从而大大减少了对大型标记数据集的需求。 这使得深度学习更容易访问，尤其是在数据稀缺或注释成本高昂的领域。