卷积计算的直观体现
如上所示，一张汽车图片经过了多次卷积操作，一开始卷积在提取低层次的特征(检测边缘)，然后逐渐提取高层次的特征(完整的物体)不同的卷积探测器
我们可以看到同一张图片经过不同的卷积核，得到的结果是不一样的，也就是说不同的卷积核提取的特征是不一样的。
例如你输入一个老鼠的图片，将二维或者三维的图片转化成矩阵形式。
对于图像处理，我们一般选取局部进行分析和处理。
橘色框中的矩阵对应为：
下面我们就要用到卷积核了，我们想要提取老鼠的尾巴这个特征，那么假设我们的卷积核为:
对于上面的卷积：(50*30)+(50*30)+(50*30)+(20*30)+(50*30)=6600；
对于不能识别的特征，曲线的卷积核与其卷积后得到的值为0；
参考链接
1.https://blog.csdn.net/charleswangzi/article/details/82733016
2.今日头条B站AI专栏
3.掘金
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阿广 · 一个会讲段子的科学探索者
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