卷积操作在深度学习中是一种较为常用的线性操作其工作原理是将两个函数之间的重叠部分进行积分。

在深度学习中，卷积操作通常用于处理图像、语音、文本等数据。其基本思想是通过滑动一个固定大小的卷积核（也称为过滤器）在输入数据上进行卷积操作，从而提取出数据的特征。

卷积操作可以用于图像的特征提取和图像分类、物体检测和分割、语音识别和自然语言处理等领域。卷积操作的优点在于它具有局部感知性、参数共享和平移不变性等特点，可以有效地减少参数数量并提高模型的泛化能力。

在深度学习中，卷积操作通常是通过神经网络中的卷积层来实现的。卷积层包括多个卷积核，每个卷积核可以提取出输入数据中的不同特征。卷积层的输出可以通过激活函数进行非线性变换，然后传递到下一层进行处理。

总之，卷积操作是深度学习中的重要操作之一，它可以帮助我们提取出输入数据的重要特征，并用于各种任务的处理。