卷积神经网络CNN【2】卷积层
【2】卷积运算
卷积核最开始的位置
进行卷积运算后，滑动窗便开始向右边滑动。根据步长的不同选择滑动幅度。比如，若 步长 stride=1，就往右平移一个像素。
卷积运算就是将卷积核和图片的矩阵对应元素相乘，然后将得到的和求均值放在矩阵中心，到特征图 feature map 。
这个卷积核遍历完整张图片得到右边的特征图 feature map
特征图是每一个feature从原始图像中提取出来的“特征”。其中的值，越接近为1表示对应位置和feature的匹配越完整，越是接近-1，表示对应位置和feature的反面匹配越完整，而值接近0的表示对应位置没有任何匹配或者说没有什么关联。
一个feature作用于图片产生一张feature map，对这张X图来说，我们用的是3个feature，因此最终产生3个 feature map。