深度卷积和普通卷积区别

深度卷积（Deep Convolution）与普通的卷积（Standard Convolution）的主要区别在于它们在处理数据以及模型复杂性方面的特性：

1. **计算深度**：深度卷积是指在深度学习网络中包含多层卷积层的设计。每层卷积可以提取图像的不同特征，从低级边缘到高级抽象特征。而普通卷积通常只包含一两层。

2. **参数共享**：无论是深度还是普通卷积，都利用了参数共享的概念，即每个滤波器在整个输入上共享权重。但在深度卷积中，这种共享发生在整个网络的各个层级之间，使得模型能够学习更丰富的特征表示。

3. **非线性和池化**：深度卷积通常会跟随着激活函数（如ReLU）和池化操作，形成卷积神经网络（CNN）的基本模块。这有助于增强模型的学习能力和对局部特征的不变性。

4. **模型表达能力**：深度卷积通过增加网络层数提高了模型的表达能力，能够捕获更复杂的模式。而普通卷积在较浅的网络结构下可能会受限于其表征能力。