卷积层：深度卷积神经网络的核心 - 特征提取原理

卷积层是深度卷积神经网络最重要的组成部分，主要用于从输入数据中提取特征。在卷积层中，CNN使用一个相同大小的卷积核在输入层上滑动，以一定的步长计算每个位置的元素逐个相乘之和，并将结果保存到输出特征映射中。

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