深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）与传统神经网络（Single Hidden Layer Network, SHL）的核心区别在于其结构深度与训练过程的复杂性。传统神经网络通常仅包含单层结构，而深度神经网络则通过多层网络实现特征提取与非线性变换，从而提升模型的泛化能力。

1. 结构与计算复杂性
传统神经网络的计算复杂度较低，依赖单层网络，但在某些任务中（如图像分类）表现出更高的准确率。相比之下，深度神经网络由于引入多层拓扑结构，可处理更复杂的模式，但同时也增加了训练的计算负担，导致训练时间显著延长。

2. 训练方式与灵活性
传统神经网络通常采用批归一化、梯度下降（如Adam）等优化器，并依赖固定参数实现训练。而深度神经网络通过学习权重参数，允许更灵活的网络结构，例如使用卷积层、池化层等，以处理非线性问题。此外，深度网络还能通过迁移学习（迁移学习中的“迁移”指的是网络参数的重用）实现模型的快速更新。

3. 应用场景与适用性
深度神经网络在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域表现出色，尤其在需要高精度预测或复杂模式识别的任务中。而传统神经网络在静态数据处理或简单分类任务中表现良好，但在涉及动态数据（如时间序列）或非线性依赖关系时，其性能可能受限。

4. 优势与挑战
深度神经网络的优势在于其强大的特征提取能力与处理非线性问题的能力，但同时也面临过拟合、参数爆炸等问题。传统神经网络在保持简洁的同时，仍能处理大规模数据集，适合需平衡精度与计算效率的场景。

综上，深度神经网络与传统神经网络的核心差异在于结构深度与计算效率，后者在保持简单的同时仍具备广泛的应用优势。不过，两者在实际应用中需根据具体需求权衡优缺点。

本文由AI大模型（qwen3:0.6b）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。