【 在 johnfader 的大作中提到: 】
: 对吧，卷积就是一种选特征的方法，特别是图像和语音中。
: 用了卷积，就是人类已经选定了识别对象特征的方法，不是CNN自己根据对象而选了卷积。
: 那交通预报之类的就不能用卷积了吧？预测某个路口会某个时间段会塞车。

你理解的特征， 和神经网络学习的特征，很可能不是一个东西。
神经网络学习的是数学上的特征， 它可以非常复杂， 但是是可以高度量化的，
可以用数学表示的，它可以很细微，但数学上也可以很精确，
人类的特征， 你可以理解很直观， 但也可能很模糊。
举个例子， 人脸识别， 计算机识别人类的瞳距， 或者头盖骨两眼框之间的距离，
可能差距只有几毫米， 计算机可以精确区分，在人脸识别上也会有很强的权重。
但这个特征对人眼就远没有这么敏感， 一个人化妆，整容可以很轻松骗过人眼，
但想骗过AI的人脸识别常常徒劳。
人类的特征， 比如柳叶眉， 樱桃口， 看似很直观， 却实际很难量化，人与人的标准还会不一样。
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