深度学习的观察特点有：1、高计算量：深度学习模型本质上是一个复杂的函数，其计算量非常大，几乎几乎所有深度学习模型都必须使用GPU来实现。2、可优化性：深度学习模型具有可优化的特点，可以通过增加数据，减少特征，增强正则化等多种方式来提高模型的准确率。3、扩展性：深度学习模型在机器学习中被广泛应用，它不仅可以处理结构化数据，还可以用于处理图像，文本，声音等非结构化数据。4、可复制性：深度学习模型具有可复制的特点，模型可以在不同的系统中重复使用，甚至可以在不同的环境中重复使用。