1000字简单介绍卷积层

卷积层是深度学习模型中的一种常用结构，它利用卷积核对图像进行特征提取，可以提取出图像的边缘、色彩和纹理等信息。卷积层可以大大减少参数量，使模型变得简单且有效。它的核心思想是，将空间结构信息转化为具体的特征信息，从而使模型更加智能。卷积层具有两个主要功能：一是通过卷积核来提取图像的特征，二是通过池化（pooling）层来减少参数量，使模型更加简洁。