一、卷积操作

1. 基本原理

相信大家对卷积操作并不陌生，先来回顾一下卷积的工作原理（2-D）：👇

卷积的目的是进行特征提取，不同的卷积核可以提取到不同的特征，比如下面的三个卷积核的功能分别是：模糊化、锐化、边缘化👇



卷积的本质就是滤波器， 将滤波器沿着图像滑动。 当滤波器停留在每一个位置时，能够
计算一个加权平均值作为输出，所有得到的输出称为特征图（feature map）。 当使用多个滤波器时，能得到多个特征图。

对于 1D 的输入，使用一个 1D 的滤波器在其上面滑动；对于2D 的输入，使用一个2D 的滤波器在其上面滑动； 对于一个 3D 的输入呢？

3D 的滤波器称为一个『体』（a volume）。在 3D 的输入里面滑动『体』来计算卷积结果。 假设滤波器沿着图像深度方向的大小和图像深