解释卷积层的工作原理（面试题200合集，高频、关键）

卷积层是卷积神经网络（CNN）中的核心组成部分，主要用于处理图像、时间序列等具有网格结构的数据。它的基本工作原理是通过滑动窗口的方式对输入数据应用卷积操作，从而提取局部特征。下面我详细解释一下它的运作机制：

1. 基本概念

卷积层的核心是一个卷积核（Kernel）或滤波器（Filter），它是一个小的权重矩阵（例如 3x3 或 5x5）。这个卷积核会在输入数据上滑动，计算局部区域的特征，并生成一个输出特征图（Feature Map）。

• 输入数据：通常是二维数组（比如图像的像素值）或三维数组（比如彩色图像的 RGB 通道）。
• 卷积核：一个较小的矩阵，包含可学习的参数，用于检测特定的模式（如边缘、纹理等）。
• 滑动窗口：卷积核在输入数据上按一定步幅（Stride）滑动，逐个区域进行计算。

2. 卷积操作的具体步骤

假设输