通俗地说，在深度学习中，“模型”是对于数据生成过程的建模，类比于大楼的框架结构。

“算法”则是帮助我们训练优化这个模型的方法，类比于建好框架后需要使用的工具。

而“网络结构”则是为了更好地应对特定任务而设计出来的一种能够自动提取相应特征的方法，类比于大楼内不同房间的布局和装修风格。

具体解释

1. 模型模型指的是一种用于学习特定问题或任务的数学模型，可以看做是对生成数据的过程进行建模。

        比如说，在人脸表情识别领域，模型通常会在大量的训练数据上进行训练，通过拟合函数映射输入特征到预测输出标签之间的关系，实现在新的样本上进行准确预测。常见的模型有线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。

2. 算法算法是一种针对特定问题或任务的数学/计算方法，与模型密切相关。 

        当我们把一个数学模型运用到实际应用场景中时，需要使用某种算法来帮助我们拟合模型，选择最优的参数和超参数，并优化损失函数（loss function）。比如，在人脸表情识别中，我们可能会使用基于梯度下降的算法来最小化损失，或者使用搜索算法来寻找最佳超参数的组合等。

3. 网络结构神经网络是一种基于人脑神经元工作原理进行模拟的数学模型。

        网络结构是神经网络中的一个重要组成部分，指的是各层神经元之间的拓扑结构和连接方式。在人脸表情识别中，常用的网络结构包括卷积神经网络（CNN），循环神经网络（RNN）和深度残差网络（ResNet）。通过不同的网络结构可以提取出不同抽象级别的特征，有效提高识别准确率。

总的来说，它们三者密不可分，并且都对最终的识别性能有着至关重要的影响。