卷积神经网络（CNN）使用多个卷积层的原因主要有以下几点：
1. 特征提取：单个卷积层可以提取到图像中的局部特征，例如边缘、纹理等。但为了更好地理解图像的全局结构和复杂特征，需要使用多个卷积层。每一层卷积都可以提取到更高层次的特征。
2. 层次化特征表示：在CNN中，第一层卷积通常提取到低级特征，如边缘、纹理等；第二层卷积提取到中级特征，如形状、结构等；更高层的卷积则提取到更高级的特征，如对象、场景等。这种层次化的特征表示有助于网络更好地理解图像内容。
3. 参数共享：CNN通过使用卷积核在不同位置上滑动，实现参数共享，这可以显著减少模型参数的数量，降低计算复杂度和过拟合风险。
4. 非线性激活函数：在卷积层之间加入非线性激活函数（如ReLU），可以使网络具有非线性学习能力，更好地拟合复杂的数据分布。
5. 局部感知野：卷积层的局部感知野可以降低计算复杂度，并使网络在处理图像时能够关注局部区域，有助于识别图像中的局部特征。
6. 平移不变性：卷积操作具有平移不变性，这意味着网络可以识别图像中的对象，无论其位置如何。多个卷积层可以增强这一特性，使网络更鲁棒。
7. 深度和宽度：通过增加卷积层的数量和宽度（即卷积核的数量），可以扩展网络的表达能力，使其能够学习到更复杂的特征和模式。
使用多个卷积层可以帮助CNN更好地提取图像特征，提高模型的性能和鲁棒性。
