在深度学习算法中，可以使用卷积神经网络等技术来提取图像特征，使用循环神经网络等技术来提取序列数据特征。例如，可以使用全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络或者深度强化学习等模型。在广告投放中，可以使用预训练的深度学习模型，如VGG、ResNet等，进行特征提取，并将其应用于广告投放任务中。这些策略可以基于具体的广告投放问题进行选择和调整。
深度学习算法在优化广告投放效果方面有很多策略可以分享。以下是一些常见的策略：
1. 数据预处理：深度学习算法对于大规模的数据集表现较好，因此在使用深度学习算法之前，需要对广告数据进行预处理。这包括数据清洗、特征提取和数据归一化等步骤，以确保数据的质量和一致性。
2. 特征工程：在广告投放中，特征工程是非常重要的一步，它可以提取有意义的特征，帮助模型更好地学习广告的特点和用户的需求。在深度学习算法中，可以使用卷积神经网络（CNN）等技术来提取图像特征，使用循环神经网络（RNN）等技术来提取序列数据特征。
3. 模型选择：针对广告投放问题，可以选择不同类型的深度学习模型。例如，可以使用全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络或者深度强化学习等模型。选择适合的模型对于提高广告投放效果非常重要。
4. 优化算法：在训练深度学习模型时，可以使用不同的优化算法来提高模型的收敛速度和准确性。常见的优化算法包括随机梯度下降（SGD）、Adam优化器等。选择合适的优化算法有助于提高广告投放的效果。
5. 迁移学习：深度学习算法的特点之一是可以通过迁移学习来应用于新的领域。在广告投放中，可以使用预训练的深度学习模型，如VGG、ResNet等，进行特征提取，并将其应用于广告投放任务中。这可以大大提高模型的泛化能力和训练效果。
总结起来，深度学习算法在优化广告投放效果方面可以通过数据预处理、特征工程、模型选择、优化算法和迁移学习等策略来提高广告效果。这些策略可以基于具体的广告投放问题进行选择和调整。