卷积层怎么提取图像特征

卷积层是通过将滤波器（kernel）应用到输入图像的不同位置来提取图像特征的。它采用局部连接的方式，即每个滤波器只与输入图像的一小块区域相连，通过滤波器中包含的权重值对该区域进行卷积运算，从而得到该滤波器对该区域的特征表示。由于滤波器可以学习到不同的特征，卷积层能够提取出图像中的不同特征，如边缘、角点等。同时，由于卷积层采用共享权值的方式，可以大大减少训练参数，提高模型的泛化能力。