深度系统，即Deep Learning System，是一种基于深度学习技术的人工智能系统，具有以下优点：
高性能：
深度系统具备强大的计算能力，能够快速处理大量数据，尤其在图像识别和语音识别等领域表现出色。
自适应学习：
这类系统能够根据输入的数据自动调整网络结构和参数，实现自我优化，从而提高预测准确率。
泛化能力强：
即使面对未曾见过的数据，深度系统也能给出合理的预测结果。
应用广泛：
深度系统在自然语言处理、计算机视觉、自动驾驶等多个领域都有广泛的应用。
然而，深度系统也存在一些局限性：
高计算资源需求：
训练深度系统需要大量的计算资源，如高性能GPU或TPU，导致训练成本较高。
模型可解释性差：
由于内部结构复杂，深度系统的决策过程难以理解，这在需要解释性的场景中可能成为问题。
数据依赖性：
深度系统通常需要大量带有标签的数据进行训练，对于小规模或无标签数据的学习效果可能不佳。
容易产生过拟合现象：
神经网络可能过度拟合训练数据，从而降低在新数据上的泛化能力。
综上所述，深度系统在多个方面表现出色，但也存在一定的局限性。在实际应用中，需要根据具体需求权衡利弊，选择合适的深度系统。