经典的深度学习方法将标准深度神经网络作为黑箱进行数据驱动的目标任务学习。我们提出模型驱动的深度学习思想，将传统的基于领域知识或物理机制的建模方法与深度神经网络的数据驱动学习能力相结合，构建模型驱动的深度学习方法。在该报告中，将展示我们在模型驱动深度学习方法上的一些研究成果，包括统计模型驱动的深度学习方法、ADMM优化算法驱动的压缩传感深度神经网络、网络优化的元学习算法等。并展示它们在图像处理与分析、深度神经网络学习应用中的有效性。