卷积层代替全连接层进行特

卷积层（Convolutional Layer）在深度学习中主要用于图像识别和处理任务，它不同于全连接层（Fully Connected Layer），其主要特点在于：

1. 局部连接性：卷积层只对输入数据的局部区域（称为感受野）应用滤波器（也称卷积核或过滤器）。这样减少了参数数量，提高了模型的计算效率和对输入空间位置不变性的适应性。

2. 参数共享：每个滤波器在整个输入特征图上共享，这意味着一个滤波器可以捕捉到输入数据中的不同位置的相同特征，避免了过拟合。

3. 空间不变性：通过使用步长（stride）和填充（padding），卷积层可以在不改变输出特征尺寸的情况下保持空间结构，这对于图像数据尤其重要。

卷积层通常用于提取图像特征，然后这些特征会被送入池化层进一步降低维度，最后再通过一系列的全连接层进行分类或回归。因此，相比于全连接层，卷积层更适用于处理具有空间结构的数据，如图像，而全连接层则更多地用于将前面的特征映射转换为最终的预测结果。

举例来说，在图像识别任务中[^4]：

from keras.layers import Conv2D
# 假设我们有一个二维的输入数据（例如图片）
x = Input(shape=(28, 28, 1))  # (height, width, channels)
conv_layer = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu')(x)  # 32个3x3的卷积核

在这个例子中，`Conv2D`函数创建了一个卷积层，它将输入的1维图像转换为32维的特征图，每个特征图代表一种不同的特征模式。