Convolution Layer

卷积层（Convolution Layer）是深度学习中的一种重要结构，主要用于处理具有网格结构的数据，如图像。它通过在输入数据上滑动一个卷积核（也称为滤波器），将卷积核与输入数据的局部区域进行点对点的乘法和求和操作，从而提取出输入数据的特征。这个过程被称为卷积运算。卷积层的输出是一个特征图（Feature Map），它捕捉了输入数据中的局部空间信息。卷积层可以有多个，每个卷积层都可以学习到不同的特征。此外，卷积层还有一个重要的性质，即它的参数数量远少于全连接层，这使得卷积神经网络在处理大规模数据时具有更高的计算效率和更强的泛化能力。