卷积操作是一种线性操作，通常用于解决信号和图像等数据。在图像处理中，卷积操作能够用于提取图像的特色，例如边缘、纹理等。
卷积操作是通过卷积核（也称滤波器）与输出数据进行逐元素乘积、求和运算的过程，从而失去卷积特色图。卷积核能够看作是一种模板，用于提取输出数据中的部分特色。在每个地位上，卷积核都会与输出数据中对应的元素进行逐元素乘积、求和运算，从而失去卷积特色图中对应地位的元素。
具体来说，假如输出数据为二维矩阵 $I$，卷积核为二维矩阵 $K$，则卷积操作能够示意为：
其中，$(I*K){i,j}$ 示意卷积特色图中第 $i,j$ 个元素的值，$I{i-m,j-n}$ 示意输出数据中第 $i-m,j-n$ 个元素的值，$K_{m,n}$ 示意卷积核中第 $m,n$ 个元素的值。在理论利用中，卷积操作通常通过疾速算法（如疾速傅里叶变换）进行计算，以进步计算效率。
卷积操作在深度学习中失去了广泛应用，特地是在卷积神经网络中，通过卷积操作能够提取输出数据的空间特色，从而实现图像分类、指标检测等工作。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是卷积操作在深度学习中最为典型的利用之一。CNN 次要用于图像、视频、语音等信号的解决和分类工作，其外围是卷积层、池化层和全连贯层等组成的深度网络结构。
在 CNN 中，卷积操作次要用于提取图像的空间特色，例如边缘、纹理等。以图像分类为例，卷积操作能够通过多个卷积层和池化层对输出图像进行屡次特征提取和降采样，最终失去全局特色示意，再通过全连贯层进行分类。
具体来说，假如输出图像为大小为 $W \times H$ 的 RGB 图像，卷积神经网络的第一个卷积层可能蕴含 $k$ 个大小为 $3 \times 3$ 的卷积核，用于提取图像的部分特色。在卷积层中，每个卷积核会对输出图像进行卷积操作，失去 $W-2 \times H-2$ 个卷积特色图。这些卷积特色图能够通过非线性激活函数（如 ReLU）进行激活，以加强网络的非线性表达能力。
接着，池化层通常会对卷积特色图进行降采样，例如最大池化或均匀池化等，以缩小特色图的大小和参数数量。通过屡次卷积和池化操作，卷积神经网络能够逐渐提取图像的空间特色，从而实现对图像的分类、指标检测等工作。
须要留神的是，卷积神经网络的具体构造和参数设置可能因利用场景和数据集而异，须要进行调参和优化。