深度卷积与传统卷积的区别是什么？

深度卷积与传统卷积的主要区别在于它们处理信息和特征提取的复杂性和层次性：

1. **传统卷积（Shallow Convolution）**：传统卷积主要在较浅的网络层中使用，它通过固定的滤波器（也称卷积核）对输入图像进行局部操作，提取出低级别的特征，如边缘、纹理等。这些特征通常对应于特定的视觉元素。

2. **深度卷积（Deep Convolution）**：深度卷积则是深度学习中的核心组成部分，尤其是在卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）中。深度卷积利用多个卷积层堆叠，每一层都使用不同的滤波器提取更抽象和高级别的特征。深层卷积能够捕捉到更复杂的模式和结构，并通过非线性激活函数（如ReLU）进行非线性变换，增加了模型的表达能力。

3. **参数共享**：在深度卷积中，同一个滤波器会在整个输入空间上应用，这被称为参数共享，减少了模型的参数数量，提高了计算效率。

4. **池化（Pooling）**：深度卷积通常会跟着池化层，进一步降低数据的空间分辨率，同时增加特征的不变性，使得模型对位置变化不敏感。

5. **更深的学习层次**：深度卷积允许模型学习多层次的特征表示，从底层的边缘检测到高层的物体识别，从而在计算机视觉任务中表现出色。

相关问题--
1. 深度卷积如何提高模型的表现力？
2. 为什么深度卷积需要使用多个卷积层？
3. 参数共享在深度卷积中的作用是什么？