深度學習如何做特徵工程？
“深度能自動獲取特徵”只是對某些領域而言的。實際上深度學習只是能自動對輸入的低階特徵進行組合、變換，得到高階特徵。對於影象處理之類的領域來說，畫素點就可以作為低階特徵輸入，組合、變換得到的高階特徵也有比較好的效果，所以看似可以自動獲取特徵。
在其他領域的情況就不是這樣了。例如自然語言處理中，輸入的字或詞都是離散、稀疏的值，不像圖片一樣是連續、稠密的。輸入原始資料進行組合、變換得到的高階特徵並不是那麼有效。而且有的語義並不來自資料，而來自人們的先驗知識，所以利用先驗知識構造的特徵是很有幫助的。
所以在深度學習中，原來的特徵選擇方法仍然適用。不過方便的一點是，神經網路能對特徵自動進行排列組合，所以只要輸入一階特徵就行，省去了手動構造高階特徵的工作量。
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