提取（Extract）： 描述模型從輸入數據中獲取關鍵信息或特征的過程。例如，特征提取層可以從原始圖像中提取特定的模式或結構。

捕獲（Capture）： 表示模型通過學習能夠捕獲圖像中的關鍵信息，包括紋理、形狀、顏色等。

學習（Learn）： 指模型通過訓練數據學習從輸入圖像中提取有用信息的能力。神經網絡通過反向傳播算法學習權重，從而逐漸改善對圖像特征的學習能力。

獲得（Obtain）： 描述模型從輸入數據中獲取信息或特征的過程，通常與學習和提取相聯系。

挖掘（Mine）： 強調從數據中發掘出有用的、隱藏的、或不顯而易見的特征。在圖像處理中，這可能涉及到發現圖像中的模式、結構或者抽象概念。

學習表示（Learn Representation）： 指通過神經網絡學習到的圖像的抽象表示，這些表示能夠捕獲圖像中的有用特征。

描述子（Descriptor）： 表示用于描述圖像中局部或全局特征的一種數學或統計量，例如特征點描述子。

提煉（Refine）： 表示在特征提取的過程中，模型可能會進一步優化或提煉所提取的特征，以更好地適應任務需求。

感知（Perceive）： 指神經網絡通過感知圖像中的信息和模式來提取特征，從而使模型能夠理解圖像內容。

檢測（Detect）： 描述神經網絡通過學習能夠檢測圖像中的對象、物體或者特定的圖案。

辨識（Recognize）： 指神經網絡學習識別圖像中的不同特征或對象，并對其進行分類或標識。

描述（Describe）： 描述模型通過學習從圖像中提取特征，以便更好地理解圖像內容。

編碼（Encode）： 描述將圖像信息轉換成某種形式的表示，通常是低維度的向量或者特征映射。

解碼（Decode）： 描述從編碼后的表示中恢復原始圖像信息的過程，通常在自編碼器等模型中使用。

學習特征（Learn Features）： 描述神經網絡通過訓練過程中學習到的對圖像中特定信息敏感的模式或表示。

抽取（Extract）： 類似于提取，指模型從圖像中抽取出有用的信息或特征。

建模（Modeling）： 描述神經網絡學習到對圖像數據的統計模型，以便更好地理解和處理圖像內容。

特征表示（Feature Representation）： 描述神經網絡學習到的對圖像中的信息的抽象表示，這些表示能夠有效地表達圖像的特征和屬性。

學習語義（Learn Semantics）： 描述神經網絡學習到圖像中語義信息的過程，即學習到圖像中的對象、場景或概念。

表示學習（Representation Learning）： 描述神經網絡通過學習到對輸入數據的有效表示，從而能夠更好地處理和理解數據。

圖像編碼（Image Encoding）： 描述將原始圖像數據轉換成一種更加緊湊、抽象的表示形式，以便于神經網絡處理。

特征選擇（Feature Selection）： 描述神經網絡選擇從圖像中提取的特征，以便于模型更好地解決特定的任務。

特征聚合（Feature Aggregation）： 描述將多個圖像特征合并或聚合成單個表示的過程，以便于模型更好地處理和理解數據。

表征推理（Representation Inference）： 描述神經網絡從學習到的表示中進行推理或推斷的過程，以解決不同的任務或問題。

感知編碼（Perceptual Encoding）： 描述神經網絡對圖像中感知到的信息進行編碼或轉換的過程，以便于模型學習到有用的特征。

知識提取（Knowledge Extraction）： 描述神經網絡從圖像中提取出的知識或信息，以便于模型做出更好的決策或預測。

特征映射（Feature Mapping）： 描述神經網絡將圖像中的原始數據映射到更高層次的特征空間的過程，以便于模型更好地理解和處理數據。

特征歸一化（Feature Normalization）： 描述神經網絡對提取的特征進行歸一化或標準化的過程，以便于模型更好地處理數據并提高模型的魯棒性。

特征融合（Feature Fusion）： 描述將來自不同層次或來源的特征進行融合或整合的過程，以獲得更加豐富和有用的特征表示。

語義理解（Semantic Understanding）： 描述神經網絡對圖像內容進行理解和解釋的能力，包括對對象、場景