深度学习和浅层学习是机器学习领域中两种主要的学习方式。在深度学习中，我们使用深度神经网络（Deep Neural Network）进行训练，这种网络通常由多个隐层组成。而在浅层学习中，我们使用单个神经元或少数几个神经元的浅层神经网络（Shallow Neural Network）进行训练。这两种学习方法之间有很多区别，下面将详细介绍。
深度学习与浅层学习最明显的区别就是它们的网络层数。深度学习的神经网络通常由多个隐层组成，其中每一层都会作为下一层的输入，并逐渐提取出更高级别的特征表示。此外，在深度学习中，有时候还会使用不同类型的层，例如卷积层、循环层、池化层等等。而浅层学习中，只有一个或很少几个隐藏层。
在深度学习中，网络通过多个隐层进行特征提取，从低级别的特征开始逐渐构建更抽象的特征表示。这种特征处理的过程是端到端的，也就是说整个过程的输入和输出都是原始数据。如此可以保证特征提取的最优性，并且不需要复杂的人工特征工程。而在浅层学习中，通常需要手动进行特征工程，例如首先通过某些方法提取出特定数量的特征，再将这些特征作为网络的输入。
在深度学习中，由于网络有多个隐层，因此网络的参数数量通常非常巨大，达到数百万或数十亿级别。这种海量参数的训练需要大量的计算资源，通常需要使用GPU进行并行计算。而在浅层学习中，网络的参数数量更少，通常只有几千到几万个，因此训练速度更快并且计算资源的需求更小。
深度学习网络的训练通常需要使用反向传播算法以及其他一些技术，如dropout、batch normalization等等。这些技术可以显著提高网络的训练效率并避免过拟合。同时，这些技术也要求更多的计算资源，使得深度学习模型的训练更加困难。而浅层学习的训练相对而言更加简单，只需要使用传统的随机梯度下降等优化算法即可。
由于深度学习可以学习到更高级别的特征表示并且具有更强的泛化能力，因此在许多数据集上深度学习模型的效果要优于浅层学习模型。例如，在图像识别、语音识别、自然语言处理等任务中，深度学习已经取得了很大的成功。
总的来说，深度学习和浅层学习之间有很多区别，包括网络的层数、特征处理、参数数量、训练方法和效果等等。虽然深度学习的训练需要更多的计算资源和技术，但它可以学习到更高级别、更抽象的特征表示，并且在许多应用中达到了更好的效果。