詳細解釋
卷積（Convolution）是CNN中核心運算，用濾波器（卷積核）在輸入上滑動提取局部特徵。
運作方式：
- 卷積核：小矩陣權重（如3×3）
- 滑動窗口：在輸入上逐步移動
- 點積計算：每個位置計算內積
- 特徵圖：輸出二維特徵響應圖
關鍵參數：
- 核大小：3×3、5×5、7×7等
- 步長：滑動間隔，控制輸出尺寸
- 填充：邊緣補零，保持尺寸
- 通道數：輸入輸出特徵圖數量
為何有效：
- 局部連接：只關注局部區域
- 權重共享：同一核遍歷全圖
- 層次特徵：低層邊緣→高層語義
應用：圖像分類、目標檢測、語義分割等所有電腦視覺任務。
1×1卷積：用於維度調整和通道混合，計算高效。