Conv_Layer1

Conv_Layer1，也称为卷积层1，是深度学习中卷积神经网络（CNN）的一部分。它位于网络的输入层和激活层之间，主要负责对输入数据进行特征提取。在Conv_Layer1中，多个滤波器（或卷积核）在输入数据上滑动，计算每个位置的加权和，从而生成一个新的特征图。这个过程可以捕捉到输入数据中的局部模式和纹理信息。随着网络的深入，后续的卷积层会进一步提取更高级的特征表示。Conv_Layer1的设计参数包括滤波器数量、大小、步长和填充等，这些参数的选择会影响模型的性能和训练速度。总之，Conv_Layer1是卷积神经网络中的关键组件，对于图像分类、目标检测等任务具有重要作用。