随着机器学习技术的不断发展，深度学习成为了一个重要的研究方向。它不仅能够处理复杂的非线性问题，而且具有强大的自适应能力，使得机器可以模拟人类的学习过程。在进行深度学习的过程中，我们经常会遇到各种各样的“计算题”。

我们需要解决的是数据预处理的问题。这包括图像、语音等输入的数据转换为适合网络模型训练的格式，以及对数据进行标准化或归一化，以便于网络模型更好地学习到有用的信息。

如何设计有效的深度神经网络架构也是我们在训练过程中需要面对的一大挑战。选择合适的激活函数、优化算法以及损失函数，都是构建高效深度神经网络的关键因素。

我们还需要解决的一个问题是模型的可解释性和泛化能力。为了保证模型的有效性，我们需要通过增加额外的监督信息来增强模型的泛化能力，同时也要确保模型的可解释性，让模型能够被用户理解并信任。

对于深度学习来说，如何有效地处理大数据也是一个重要课题。大规模数据集的存在要求我们采用更先进的数据挖掘技术和方法，以提高训练效率和结果准确性。

深度学习在人工智能领域扮演着至关重要的角色，而解决其中的各种“计算题”则是我们实现深度学习目标的重要途径。只有不断攻克这些难题，才能真正推动人工智能技术的发展。