卷积层：权值共享与降维的神经网络利器

卷积层可以看成是神经元的一个输出，它只观察输入数据中的一小部分，并且和空间上左右两边的所有神经元共享参数。由于卷积具有'权值共享'这样的特性，可以降低参数数量，达到降低计算开销，防止由于参数过多而造成过拟合。此外，卷积层还可以对输入数据进行降维或升维操作，即通过改变卷积层的卷积核大小和输出通道数，将输入数据的维度降低或升高，从而进一步减少计算量和模型复杂度。因此，卷积层是深度学习中非常重要的一种层，被广泛应用于图像、语音、自然语言等领域。