下层特征和上层特征都是什么意思

下层特征和上层特征是指在机器学习和计算机视觉领域中，对于不同层次的特征的描述。下层特征通常是指一些基础的、低级的特征，比如边缘、角点等，这些特征通常是由图像的原始像素值计算而得。而上层特征则是指更加抽象和高级的特征，比如纹理、形状等，这些特征通常需要经过多层的计算和处理才能得到。在深度学习中，通过多层的网络结构，可以逐步地提取出越来越高级的特征，从而实现对图像等数据的更加准确的分类和识别。