本书以函数逼近论与学习理论为主要工具，建立了一个系统的数学框架来解释深度的必要性、深度神经网络的适用性、数据规模对深度神经网络的影响、深度选择问题、网络结构选择问题及过参数化深度神经网络的泛化性等现阶段深度学习亟待解决的核心理论问题。本书的主要目的有三个:其一是期望从学习理论的角度给出作者的见解，能为某些方向的学者解惑；其二是为打算进入深度学习理论这一领域的青年学者及广大学生提供参考，使其能尽快领略深度学习理论的魅力;其三是抛砖引玉，希望更多的学者关注到深度学习理论这一方向并推动这一领域的更快发展。
