卷积神经网络中卷积运算的计算过程
请用具体例子说明**卷积运算(Convolution Operation)**在CNN中的计算过程，包括输入、卷积核和输出特征图的关系。
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专业代码师
以输入5×5图像、3×3卷积核、Stride=1、Padding=0为例：卷积核在输入上滑动，每个位置进行逐元素相乘后求和（点积）。5×5输入，3×3卷积核，No Padding，Stride=1，输出大小为(5-3)/1+1=3×3。具体计算：输出(0,0)=输入左上3×3区域与卷积核逐元素相乘求和。可学习的卷积核：网络通过反向传播自动学习核参数（边缘检测、纹理提取等模式）。输出通道数=卷积核个数。多通道输入时，每个卷积核与所有输入通道进行卷积后求和。