深度学习借鉴了人脑视觉机理的分层处理、局部感知、多尺度处理等特点。
1、分层处理：人脑的视觉系统由多个分层结构组成，每一层负责处理不同抽象级别的信息。深度学习也采用类似的思想，通过建立多层神经网络，每一层逐渐提取更加抽象和高层次的特征。
2、局部感知和空间不变性：人脑的视觉系统对于局部区域的感知非常敏感，并且具有一定的空间不变性。深度学习算法中的卷积神经网络（CNN）借鉴了这一特点，通过卷积操作和***享权重的方式，可以有效地提取输入数据的局部特征，并且对平移、旋转等变换保持不变性。
3、多尺度处理：人脑视觉系统能够同时处理不同尺度的信息，从细节到整体都能够捕捉到重要特征。深度学习中的金字塔结构和多尺度特征提取技术，使得网络可以在不同的层次上获取不同尺度的信息，并综合利用这些信息进行分类或者识别。
4、自适应学习：人脑的视觉系统具有自适应学习的能力，能够根据不同的环境和任务动态调整其特征表达方式。深度学习算法也具备这一特点，通过反向传播算法和梯度下降优化策略，网络可以根据输入数据进行自适应学习，不断调整参数以提高性能。
5、并行处理：人脑的视觉系统是通过成千上万个神经元并行处理信息的。深度学习算法在训练和推理过程中也可以通过并行计算的方式加快速度，并利用GPU等硬件资源进行高效计算。
人脑视觉机理的关键特点
层次化处理：人脑通过多个层次的神经元和区域来逐步处理视觉信息，从低层次的边缘检测到高层次的物体识别，实现对视觉信息的逐步抽象和分析；并行处理：人脑能够同时对多个特征进行处理，并在各个处理通路上进行并行计算，以提高处理效率和速度。
特征提取和选择性注意：人脑通过对图像中的关键特征进行提取和选择性注意来聚焦于感兴趣的目标，提高注意力和信息处理的效果；上下文信息利用：人脑在理解视觉信息时，能够利用先前的经验和上下文信息来对当前的图像进行理解和解释。