多层卷积神经网络?

多层卷积神经网络能自动提取图像特征，比如识别图片中的边缘、纹理和形状。第一层卷积核检测简单特征，如水平线或垂直线，第二层组合这些特征形成更复杂的模式，如眼睛或车轮。第三层进一步整合，识别完整物体，比如汽车或动物。网络层数增加，特征越抽象，识别越精准。

比如10层网络能区分100种猫的品种，而50层网络可处理上万种物体。训练时，数据量越大效果越好，1000张图片训练准确率约60%，1万张提升到80%。这种网络广泛应用于人脸识别、自动驾驶和医疗影像分析，效率比传统算法高5到10倍。