浅层特征 vs 深层特征：理解特征提取的层次

浅层特征是指经过简单的处理或传统机器学习方法得到的低层次的特征表示，通常包括像素、颜色、纹理等基本信息，具有较弱的表达能力和语义信息。在某些任务中，如图像分类和目标检测等，仅仅使用浅层特征可能会导致性能不佳。

深层特征是指经过多层神经网络处理后得到的抽象、高层次的特征表示，具有更好的表达能力和更强的语义信息，可以用于各种机器学习任务中。深度学习模型的训练过程中，通过不断加深网络层数，可以逐渐提取出越来越抽象的深层特征。