多层卷积特征

多层卷积特征通过连续的卷积层提取图像的不同层次信息。底层卷积检测简单边缘、纹理和颜色，中层卷积组合这些元素形成形状和部分结构，高层卷积则识别完整物体和复杂模式。这种层次化特征提取使网络能够理解图像内容，VGG网络使用16-19层卷积，ResNet通过残差连接实现152层深度，这些网络展示了多层卷积特征的强大能力。

多层卷积特征还具备空间不变性，通过池化层减少特征图尺寸，保留关键信息同时降低计算复杂度。卷积核大小(3×3、5×5)和步长(1、2)直接影响特征提取效果，较小的卷积核堆叠比大卷积核更有效。Inception模块并行使用不同尺寸卷积核，丰富特征表达，这种设计使网络在ImageNet等竞赛中取得突破性成果，证明了多层卷积特征的实用价值。