CNN 的强大之处在于它的多层结构能自动学习特征，并且可以学习到多个层次的特征：较浅的卷积层感知域较小，学习到一些局部区域的特征。

较深的卷积层具有较大的感知域，能够学习到更加抽象一些的特征。这些抽象特征对物体的大小、位置和方向等敏感性更低，从而有助于识别性能的提高。

卷积核具有平移不变性（ translation invariance）

图像的大小不影响卷积，全连接层需要feature是固定大小。

经过多次卷积（还有pooling）以后，得到的图像越来越小,分辨率越来越低（粗略的图像）

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