卷积层：深度学习中的特征提取器

卷积层是深度学习中最常用的一种层类型，它是一种特殊的线性层。卷积层的输入通常是一个三维张量（图像），输出也是一个三维张量（特征图）。卷积层中有一些可学习的参数，称为卷积核或滤波器，它们是一些小的权重矩阵，用于对输入数据进行卷积操作。

卷积层通过使用卷积核在输入数据上进行滑动操作，从而提取出输入数据的特征。卷积核在输入数据上进行卷积操作时，可以捕捉到输入数据中的局部特征，同时在整个输入数据上进行卷积操作，可以提取出输入数据的全局特征。

卷积层的主要优势是参数共享和稀疏交互性。参数共享指的是卷积核在对输入数据进行卷积时，使用相同的权重矩阵，这样可以减少需要学习的参数数量，从而降低过拟合的风险。稀疏交互性指的是卷积操作是在输入数据的局部区域上进行的，这种局部性质可以使网络更加高效，并且可以捕捉到输入数据中的空间相关特征。

除了卷积层，深度学习中还有其他常用的层类型，例如池化层、全连接层等。这些层类型可以与卷积层组合使用，构建出更加强大的深度神经网络。