딥 러닝 에 의한 객체 인식 의 가장 큰 장점 은 기존 에 는 연구자 들 이 인식 을 위해 구축 한 최적 의 특징 ( SIFT , LBP , HOG 등 ) 설계 에 많 은 노력 이 필요 했 지만 딥 러닝 은 데이터 로부터 자연 슬 운 특징 을 스스로 학습 할 수 있 어 해당 분야 전문가 의 지식 이나 응용 분야 의 제한 을 적 게 받 는다는 점 이 다 . 또한 , 일반 적 으로 데이터 를 분류 하 기 위한 특징 공간 은 쉽 게 구분 되 지 않 는 manifold space 로 볼 수 있 는데 , 딥 러닝 은 다층 구조 에 의한 여러 번 의 비 선형 변환 으로 manifold 를 풀 어 데이터 간 의 분류 가 쉽 게 되 어 인식 성능 의 향상 에 크 게 기여 할 수 있 는 장점 이 있 다 .