什么是卷积神经网络(CNN)中的卷积层

卷积层是卷积神经网络(CNN)中的核心层，它可以通过滤波器(kernel)的卷积操作来提取图像的局部特征。具体来说，卷积层将输入图像和一组滤波器进行卷积操作，可以得到一组输出特征图，每个特征图表示滤波器在输入图像上的某种局部特征响应。卷积操作实际上是将滤波器与输入图像的每个位置进行点乘累加，从而得到输出特征图。卷积层可以通过调整滤波器的参数来学习不同的特征响应，从而实现对输入图像的特征提取和分类任务。