浅层网络 vs 深层网络：特征提取能力对比

浅层特征通常是基础特征，比如'边缘'、'纹理'、'颜色'等，而深层特征则是基于多层非线性变换和学习得到的高级抽象特征，可以更好地表示物体的'形态'、'结构'、'语义'等信息。因此，深层网络具有更强的特征提取和表达能力，可以更好地适应各种复杂的图像、语音、自然语言等数据。

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