cnn从原始数据中提取出高度相关的特征是否具有物理意义呢？如何使用这些被提取出的特征呢，是直接将cnn的结果作为下一个算法的输入吗？

从原始数据中提取出高度相关的特征通常是具有物理意义的。例如，在图像处理中，CNN可以提取出边缘、角点、纹理等特征，这些特征可以帮助我们更好地理解图像的内容。在自然语言处理中，CNN可以提取出n-gram、词向量等特征，这些特征可以帮助我们更好地理解文本的语义。

使用被提取出的特征可以有多种方式。一种常见的方式是直接将CNN的结果作为下一个算法的输入。例如，在图像分类任务中，可以使用CNN提取出的特征作为SVM或决策树等分类算法的输入。另一种方式是使用CNN作为特征提取器，将其结果作为其他深度学习模型的输入，例如使用CNN提取出的特征来训练RNN或GAN等模型。具体使用哪种方式取决于具体任务和数据集的性质。