提取（Extract）： 描述模型从输入数据中获取关键信息或特征的过程。例如，特征提取层可以从原始图像中提取特定的模式或结构。

捕获（Capture）： 表示模型通过学习能够捕获图像中的关键信息，包括纹理、形状、颜色等。

学习（Learn）： 指模型通过训练数据学习从输入图像中提取有用信息的能力。神经网络通过反向传播算法学习权重，从而逐渐改善对图像特征的学习能力。

获得（Obtain）： 描述模型从输入数据中获取信息或特征的过程，通常与学习和提取相联系。

挖掘（Mine）： 强调从数据中发掘出有用的、隐藏的、或不显而易见的特征。在图像处理中，这可能涉及到发现图像中的模式、结构或者抽象概念。

学习表示（Learn Representation）： 指通过神经网络学习到的图像的抽象表示，这些表示能够捕获图像中的有用特征。

描述子（Descriptor）： 表示用于描述图像中局部或全局特征的一种数学或统计量，例如特征点描述子。

提炼（Refine）： 表示在特征提取的过程中，模型可能会进一步优化或提炼所提取的特征，以更好地适应任务需求。

感知（Perceive）： 指神经网络通过感知图像中的信息和模式来提取特征，从而使模型能够理解图像内容。

检测（Detect）： 描述神经网络通过学习能够检测图像中的对象、物体或者特定的图案。

辨识（Recognize）： 指神经网络学习识别图像中的不同特征或对象，并对其进行分类或标识。

描述（Describe）： 描述模型通过学习从图像中提取特征，以便更好地理解图像内容。

编码（Encode）： 描述将图像信息转换成某种形式的表示，通常是低维度的向量或者特征映射。

解码（Decode）： 描述从编码后的表示中恢复原始图像信息的过程，通常在自编码器等模型中使用。

学习特征（Learn Features）： 描述神经网络通过训练过程中学习到的对图像中特定信息敏感的模式或表示。

抽取（Extract）： 类似于提取，指模型从图像中抽取出有用的信息或特征。

建模（Modeling）： 描述神经网络学习到对图像数据的统计模型，以便更好地理解和处理图像内容。

特征表示（Feature Representation）： 描述神经网络学习到的对图像中的信息的抽象表示，这些表示能够有效地表达图像的特征和属性。

学习语义（Learn Semantics）： 描述神经网络学习到图像中语义信息的过程，即学习到图像中的对象、场景或概念。

表示学习（Representation Learning）： 描述神经网络通过学习到对输入数据的有效表示，从而能够更好地处理和理解数据。

图像编码（Image Encoding）： 描述将原始图像数据转换成一种更加紧凑、抽象的表示形式，以便于神经网络处理。

特征选择（Feature Selection）： 描述神经网络选择从图像中提取的特征，以便于模型更好地解决特定的任务。

特征聚合（Feature Aggregation）： 描述将多个图像特征合并或聚合成单个表示的过程，以便于模型更好地处理和理解数据。

表征推理（Representation Inference）： 描述神经网络从学习到的表示中进行推理或推断的过程，以解决不同的任务或问题。

感知编码（Perceptual Encoding）： 描述神经网络对图像中感知到的信息进行编码或转换的过程，以便于模型学习到有用的特征。

知识提取（Knowledge Extraction）： 描述神经网络从图像中提取出的知识或信息，以便于模型做出更好的决策或预测。

特征映射（Feature Mapping）： 描述神经网络将图像中的原始数据映射到更高层次的特征空间的过程，以便于模型更好地理解和处理数据。

特征归一化（Feature Normalization）： 描述神经网络对提取的特征进行归一化或标准化的过程，以便于模型更好地处理数据并提高模型的鲁棒性。

特征融合（Feature Fusion）： 描述将来自不同层次或来源的特征进行融合或整合的过程，以获得更加丰富和有用的特征表示。

语义理解（Semantic Understanding）： 描述神经网络对图像内容进行理解和解释的能力，包括对对象、场景