深度学习中，网络、模型、算法有什么区别

在深度学习中，网络、模型和算法是三个不同的概念，它们之间有以下区别：

1. 网络：网络是由多个层组成的结构，每一层都包含多个神经元。网络的输入层接收原始数据，输出层输出预测结果，中间的隐藏层则对数据进行处理和转换。常见的深度学习网络包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。

2. 模型：模型是指网络结构和参数的组合，它可以对数据进行预测和分类。在深度学习中，模型的训练过程就是不断调整网络参数的过程，以使得模型的预测结果更加准确。

3. 算法：算法是指用来训练模型的具体方法和技巧。在深度学习中，常用的算法包括反向传播算法、随机梯度下降算法等。

因此，可以将深度学习看作是一种使用神经网络作为基础结构，通过不断调整模型参数和使用不同的算法来实现对数据进行处理和预测的技术。