主要通過構造多層網絡結構來構造多層特徵提取。 希望從較低的網絡層提取粗糙的本地特徵。 隨著層數的增加,將集成全局要素以實現可靠的要素表達。 卷積層,池化層,激活層和完全連接層 還使用反向傳播學習算法來更新卷積層和完全連接的網絡層中的參數。