深度学习是一种机器学习方法，最近几年在图像识别领域取得了重大的突破。深度学习模型利用大规模训练数据进行训练，并从中学习到抽象的特征表示来识别图像中的内容。
深度学习解决图像识别问题的关键在于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）。CNN是一种具有多层结构的神经网络，通常包括若干个卷积层、池化层和全连接层。其中，卷积层和池化层是CNN中最重要的两个组成部分，它们负责提取图像中的特征。
在CNN中，卷积层采用滤波器对输入图像进行卷积操作，并生成一组卷积特征。这些特征表示了图像的不同方面，比如颜色、纹理等。这些特征可以被认为是一种局部特征提取方式，每一个卷积核都可以视为一种特定的局部特征提取器，通过多次卷积与下采样操作之后，原始图片的局部特征逐渐被整合，变成图像的全局表达。
而池化层则用于减小卷积层输出的特征图的大小。具体来说，池化层将一个区域中的特征聚合成一个值，从而减少特征维度和计算量。池化层通常包括最大池化和平均池化两种方式。
通过多个卷积层和池化层的堆叠，CNN可以逐渐学习到越来越抽象的特征表示，并且能够对输入图像进行分类、检测等任务。一般而言，CNN的前几层会学习到一些简单的特征，例如线条和边缘，更深的层次会学习到更加复杂的特征，比如纹理和形状。
在训练CNN模型时，需要大量的训练数据。这些数据需要标注好类别信息。然后，我们将这些数据输入到CNN网络中进行训练。在训练过程中，我们通常使用交叉熵（Cross Entropy）损失函数来衡量模型预测结果和真实标签之间的差距，并使用反向传播算法来更新网络中的参数。
除了CNN之外，还有很多其他的深度学习模型可用于解决图像识别问题。例如，循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）可用于处理序列数据，例如图像中的文本。另外，一些先进的模型，例如生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）可用于生成逼真的图像。
总之，深度学习是如何解决图像识别问题的一个重要方法。在这个过程中，卷积神经网络（CNN）是最为重要的组成部分，其通过特定的网络层逐层学习和提取图像中的特征信息。而后续的训练和优化使得这个模型能够准确地进行图像分类、检测等任务。