2.2 卷积层（Convolutional Layer）

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2.2 卷积层（Convolutional Layer） 2.2 卷积层（Convolutional Layer）卷积层是卷积神经网络（CNN）中最核心、最基础的组成部分，也是其名称的由来。它承担着从输入数据（通常是图像）中自动提取低级到高级特征的关键任务。理解卷积层的工作原理，是理解整个CNN如何进行图像识别的基础。 2.2.1 卷积操作的核心思想卷积层通过执行一个称为“卷积”（Convolution）的数学操作来实现特征提取。这个操作可以形象地理解为，用一个小的、可学习的“滤镜”（Filter）或称为“核”（Kernel），在输入数据上滑动，并在每个位置计算局部区域的加权和。这个加权和的结果构成了输出的一个像素值。