卷积层（Convolutional Layers）教程：从基础到实践 🧠🖼️

卷积层是深度学习中用于处理网格数据（如图像、视频）的核心组件，其设计灵感来源于生物视觉系统。通过局部感知、参数共享和层级抽象，它能高效提取空间特征。

🔍 卷积层核心概念

• 卷积操作：通过滤波器（kernel）在输入数据上滑动，计算局部区域的加权和
• 感受野（Receptive Field）：滤波器覆盖的输入区域大小，决定特征的视野范围
• 参数共享：同一滤波器在不同位置共享权重，减少参数量
• 激活函数：通常使用ReLU，增强非线性表达能力

📊 卷积层工作原理图解

1. 输入图像与滤波器逐元素相乘
2. 求和并应用激活函数得到特征图
3. 多个滤波器生成多通道特征图
4. 通过池化层（Pooling）降低维度

🌍 应用场景

• 图像分类（如MNIST手写数字识别）
• 目标检测（如YOLO、Faster R-CNN）
• 图像分割（如U-Net医学影像分析）
• 风格迁移（如神经风格转换）

📚 扩展学习

如需深入理解卷积神经网络（CNN）的实现细节，可参考深度学习基础教程。该链接将带您了解全连接层与卷积层的协同工作原理。

💡 小贴士

• 使用padding=1可保持特征图尺寸不变
• stride=2能有效降低计算量
• 通过可视化工具（如TensorBoard）观察特征图变化