1.分層處理:人腦的視覺系統由多個層次結構組成，每壹層負責處理不同抽象層次的信息。深度學習也采用了類似的思路。通過建立多層神經網絡，每層逐步提取更抽象、更高級的特征。
2.局部感知和空間不變性:人腦的視覺系統對局部區域的感知非常敏感，具有壹定的空間不變性。深度學習算法中的卷積神經網絡(CNN)就借鑒了這個特點。通過卷積運算和* * *加權，可以有效提取輸入數據的局部特征，並保持平移、旋轉等變換不變。
3.多尺度處理:人類視覺系統可以同時處理不同尺度的信息，可以捕捉到從細節到整體的重要特征。深度學習中的金字塔結構和多尺度特征提取技術，使得網絡能夠獲得不同層次不同尺度的信息，並綜合利用這些信息進行分類或識別。
4.自適應學習:人腦的視覺系統具有自適應學習的能力，可以根據不同的環境和任務動態調整其特征表達。深度學習算法也有這個特點。通過反向傳播算法和梯度下降優化策略，網絡可以根據輸入數據進行自適應學習，不斷調整參數以提高性能。
5.並行處理:人腦的視覺系統通過成千上萬的神經元並行處理信息。深度學習算法在訓練和推理過程中，還可以通過並行計算來加速，利用GPU等硬件資源進行高效計算。
人類視覺機制的關鍵特征
分層處理:人腦通過多層次的神經元和區域對視覺信息進行分步處理，從低級的邊緣檢測到高級的物體識別，實現對視覺信息的逐步抽象和分析；並行處理:人腦可以同時處理多個特征，對每個處理路徑進行並行計算，提高處理效率和速度。
特征提取和選擇性註意:人腦通過提取圖像中的關鍵特征，進行選擇性註意，聚焦於感興趣的目標，提高註意和信息處理的效果；情境信息利用:人腦在理解視覺信息時，可以利用以前的經驗和情境信息來理解和解釋當前的圖像。