`Dense`层从输入特征空间中学到的是全局模式 `卷积`层学到的是局部模式  ## **卷积神经网络性质:** * **平移不变性**（translation invariant）：学到某个模式之后，它可以在任何地方识别这个模式 * 视觉世界从根本上具有平移不变性 * **模式的空间层次结构**（spatial hierarchies of patterns）：有效地学习越来越复杂、越来越抽象的视觉概念 * 视觉世界从根本上具有空间层次结构  * [ ] 第一个卷积层将学习较小的局部模式（比如边缘） * [ ] 第二个卷积层将学习由第一层特征组成的更大的模式 **特征器（过滤器）**