卷积函数：卷积函数主要应用于卷积神经网络（CNN）中，用于提取图像特征。的具体方程式

卷积函数主要应用于卷积神经网络（CNN）中，用于提取图像特征。其具体方程式如下：

C(i,j) = sum(sum(K(m,n) * I(i+m-1, j+n-1)))

其中，C(i,j)表示卷积后的输出值，K(m,n)表示卷积核（滤波器）的权重，I(i+m-1, j+n-1)表示输入图像中的像素值。卷积操作的过程就是将卷积核在输入图像上滑动，对每个位置进行加权求和，得到输出图像中对应位置的值。

在实际应用中，卷积函数通常会对输入进行零填充（zero-padding）或边缘填充（edge-padding），以避免边缘信息的丢失。此外，卷积函数还可以加上偏置项（bias）和激活函数，以增加模型的表达能力。