卷积神经网络的核心：卷积层

卷积神经网络的核心组成部分是卷积层，它负责提取输入数据的局部特征。卷积层由多个卷积核组成，每个卷积核都对输入数据进行卷积操作，生成对应的特征图。这些特征图能够捕捉到输入数据的不同特征，进而为后续的神经网络层提供丰富的信息。卷积层的设计对于卷积神经网络的性能至关重要，它能够影响网络对特征的提取能力和泛化性能。因此，在构建卷积神经网络时，需要仔细设计卷积层的结构和参数，以实现最佳的性能。