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中最重要的组件，主要用于从输入数据中提取特征。在卷积层中，CNN使用相同大小的卷积核，在输入层上滑动一定步长，计算每个位置上每个元素的乘积之和，并将结果保存到输出特征图中。

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