卷积层

卷积层是神经网络中的一种重要结构，它通过卷积操作来提取输入数据的特征。在卷积层中，一个卷积核（也称为滤波器）在输入数据上滑动，计算每个位置的加权和，然后将结果输出到下一层。这种操作可以捕捉到输入数据的局部特征，如边缘、纹理等。卷积层的参数数量较少，因此具有较低的计算复杂度，同时具有良好的平移不变性。卷积层在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成功。