卷积神经网络（CNN）中的卷积运算，是借鉴数学中 "卷积" 的思想并结合图像处理需求优化后的操作，核心目的是高效提取图像的局部特征（如边缘、纹理、形状等）。与数学中严格的卷积（带核翻转）略有不同，CNN 中通常使用 "互相关"（不翻转核），但习惯上仍称为 "卷积"。以下从原理、计算过程、核心特性三方面详细讲解：
一、CNN 卷积的核心目的：捕捉局部相关性
图像的特征具有局部相关性 （例如，"边缘" 由相邻像素的亮度变化构成，"纹理" 由局部重复的图案构成）。卷积运算通过滑动窗口（卷积核） 对图像的局部区域进行计算，从而提取这些局部特征，同时通过 "参数共享" 大幅减少计算量。
二、卷积运算的基本要素
在 CNN 中，卷积运算涉及 4 个核心要素：
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**输入特征图（Input Feature Map）**通常是二维图像（或上一层输出的特征图），形状记为 \(H \times W \times C\)，其中：
- H：高度（像素数），W：宽度（像素数），C：通道数（如 RGB 图像的 3 个通道）。
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**卷积核（Kernel/Filter）**一个小型矩阵（如 \(3 \times 3\)、\(5 \times 5\)），是特征提取的 "模板"，形状记为 \(kH \times kW \times C\)，其中：
- kH：核的高度，kW：核的宽度（通常远小于输入的 H 和 W）；
- 通道数 C 必须与输入特征图的通道数一致（每个通道对应一个子核）；
- 核的每个元素是可学习的权重（类似 "模板" 的数值）。
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步长（Stride） 卷积核在输入特征图上每次滑动的像素数，记为 S（通常取 1、2）。步长越大，输出特征图尺寸越小。
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填充（Padding） 在输入特征图的边缘补 0 的层数，记为 P（通常取 0、1）。目的是控制输出特征图的尺寸（如保持与输入同尺寸）。
三、卷积运算的计算过程（以单通道输入为例）
假设输入是单通道图像 \(5 \times 5\)（\(H=5, W=5, C=1\)），卷积核是 \(3 \times 3\)（\(kH=3, kW=3, C=1\)），步长 \(S=1\)，无填充（\(P=0\)），具体步骤如下：
步骤 1：对齐卷积核与输入的局部区域
将卷积核的左上角与输入图像的左上角对齐，覆盖输入的一个 \(3 \times 3\) 局部区域（如左上角第 1-3 行、第 1-3 列）。
步骤 2：计算 "元素相乘求和"
卷积核的每个元素与输入对应位置的像素值相乘，然后将所有乘积相加，得到输出特征图的第一个像素值。
例如：输入局部区域为：\(\begin{bmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \\ 7 & 8 & 9 \end{bmatrix}\)卷积核为：\(\begin{bmatrix} w_1 & w_2 & w_3 \\ w_4 & w_5 & w_6 \\ w_7 & w_8 & w_9 \end{bmatrix}\)则第一个像素值为：\(\text{out}_1 = 1 \cdot w_1 + 2 \cdot w_2 + 3 \cdot w_3 + 4 \cdot w_4 + 5 \cdot w_5 + 6 \cdot w_6 + 7 \cdot w_7 + 8 \cdot w_8 + 9 \cdot w_9\)
步骤 3：滑动卷积核，重复计算
按步长 \(S=1\) 向右滑动卷积核，每次滑动 1 个像素，直到无法覆盖输入的 \(3 \times 3\) 区域（共滑动 \(5 - 3 + 1 = 3\) 次，得到第一行 3 个像素）。
然后向下滑动 1 个像素，重复上述过程，直到覆盖输入的所有局部区域。
步骤 4：得到输出特征图
最终输出特征图的尺寸计算公式为：\(\text{输出高度} = \frac{H - kH + 2P}{S} + 1, \quad \text{输出宽度} = \frac{W - kW + 2P}{S} + 1\)上述例子中，输出尺寸为 \(\frac{5 - 3 + 0}{1} + 1 = 3\)，即 \(3 \times 3\) 的特征图。
四、多通道输入的卷积运算
当输入是多通道（如 RGB 图像，\(C=3\)）时，卷积核也需对应 \(C=3\) 个通道（每个通道一个子核），计算过程变为：
- 每个通道的子核与输入对应通道的局部区域做 "元素相乘求和"，得到该通道的中间结果；
- 将所有通道的中间结果相加（叠加），得到输出特征图的一个像素值。
例如，输入 \(5 \times 5 \times 3\)，卷积核 \(3 \times 3 \times 3\)，则输出的一个像素是 3 个通道的子核计算结果之和。
五、CNN 卷积的核心特性（与全连接层对比）
- 局部感受野：卷积核只关注输入的局部区域（而非全局），符合图像局部特征的特性；
- 参数共享：同一个卷积核在输入上滑动时，权重不变（即所有位置的计算共享同一组核参数），大幅减少参数数量（例如，\(3 \times 3\) 核仅需 9 个参数，而全连接层对 \(5 \times 5\) 输入需 25 个参数）；
- 平移不变性：同一特征（如边缘）在图像的不同位置，会被同一个卷积核检测到（因参数共享）。
六、与数学卷积的细微区别
数学中的卷积定义为 "翻转核后再滑动相乘求和"，而 CNN 中通常不翻转核（直接滑动相乘求和），这种操作严格来说是 "互相关（Cross-Correlation）"。但由于核的权重是可学习的（翻转后可通过学习调整权重补偿），实际效果等价，因此 CNN 中仍称为 "卷积"。
总结
CNN 中的卷积运算，本质是通过滑动的卷积核对输入的局部区域进行 "加权求和"，核心是利用 "局部感受野" 和 "参数共享" 高效提取图像的局部特征。这一机制使 CNN 在图像处理任务（如图像分类、目标检测）中远超传统全连接网络，成为计算机视觉的核心工具。