卷积层是卷积神经网络（CNN）的核心组成部分，主要用于提取输入数据（如图像、视频、声音等）的特征。在深度学习中，卷积层通过卷积核（Convolution Kernel）与输入特征图进行卷积运算，提取出输入数据中的局部特征。这些特征可以是低级的，如边缘、纹理和颜色等，也可以是更高级别的抽象特征。
卷积层的工作原理包括以下几个步骤：
- 卷积操作：卷积核在输入特征图上滑动，对每个位置的像素值进行加权求和，生成新的特征图。
- 激活函数：通常在卷积操作之后应用激活函数（如ReLU），以引入非线性，使网络能够学习复杂的特征。
- 池化操作：池化层通过减小特征图的大小来减少计算复杂性，常见的池化方法有最大池化和平均池化。
卷积层的参数包括卷积核的大小、步长、填充和输出尺寸等。卷积层通过参数共享和局部连接，能够高效地提取输入图像的局部特征，并且减少了模型的参数数量，有助于防止过拟合。
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