神经网络的三个特征是层次结构、权重共享和非线性激活函数。
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层次结构：神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。这种层次结构使得神经网络能够逐层提取数据的特征，并且通过调整每一层的权重来学习数据的表征。
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权重共享：在卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）中，权重共享是指对于图像中的每个位置都使用相同的权重。这样可以减少模型参数的数量，同时也能够提取出图像的局部特征并保持平移不变性。
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非线性激活函数：神经网络中引入非线性激活函数是为了引入非线性变化，使得网络能够学习到更复杂的函数关系。常用的激活函数包括ReLU、Sigmoid和Tanh等，它们在输入上施加非线性变换。
卷积和最大池化是CNN中常用的操作，与神经网络的特征有以下联系：
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卷积操作：卷积层是CNN中的核心层，通过使用卷积操作可以有效地提取图像的局部特征。卷积操作利用权重共享的特性，在局部区域上对输入进行滑动窗口的卷积运算，通过学习卷积核（filter）的参数来提取图像的特征。
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最大池化：最大池化层是一种下采样操作，通过在局部区域中选取最大值来减小特征图的尺寸，并保留关键特征。这样可以有效地降低模型对空间位置的依赖性，提高模型的鲁棒性。
卷积和最大池化是CNN中非常重要的操作，利用了图像数据的局部性和平移不变性，能够有效地提取和压缩图像的特征，从而在图像处理任务中取得良好的效果。
