1.特征图是什么？
特征图是指在卷积神经网络中，通过卷积操作从输入图像中提取出来的图像特征。在卷积神经网络中，每一层的输出都是一个三维张量，其中第三维表示特征图的数量。每个特征图都是由若干个卷积核对上一层的特征图进行卷积得到的，每个卷积核对应一个特定的特征。因此，特征图可以看作是对输入图像中某些特定特征的响应结果，可以用于理解卷积神经网络的工作原理以及可视化卷积神经网络的特征提取过程。
2.特征是什么？
特征（feature）指的是描述一个实例的属性或特征，也可以称为自变量（independent variable）或输入变量（input variable）。特征是机器学习中非常重要的概念，因为它们是训练和评估机器学习模型的基础。特征可以是任何类型的数据，包括数字、文本、图像和音频等。特征通常是从原始数据中提取出来的有用信息，例如，在图像分类问题中，特征可以是像素值、颜色直方图、纹理描述符、边缘检测等。在文本分类问题中，特征可以是词袋模型、TF-IDF（term frequency-inverse document frequency）权重、N-gram模型、主题模型等。在音频分类问题中，特征可以是MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients）、Spectrogram等。
3.特征与特征图的区别
特征是指从图像中提取出来的一些有用的信息，可以用来描述图像的某些属性或特点。而特征图则是指在卷积神经网络中，通过对输入图像进行卷积操作得到的一系列输出图像，这些输出图像中的每一个都对应着输入图像中的某些特征。特征图可以用来表示图像中的不同层次的特征信息，比如边缘、角点、纹理等。在卷积神经网络中，特征图的数量和大小是可以自由调整的，这也是卷积神经网络具有很强的灵活性和适应性的原因之一。