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在图像处理和深度学习中，卷积是一种重要的数学运算。它通过一个小的矩阵，称为卷积核，在另一个大矩阵上滑动，计算局部区域的加权和，从而提取特征或进行滤波。
卷积操作包括以下步骤：首先，将卷积核放在输入矩阵的左上角；然后，对应元素相乘并求和；接着，将卷积核滑动到下一个位置；最后，重复这些步骤，直到遍历整个矩阵。
卷积核在输入矩阵上滑动，每次计算一个输出值。滑动的步长通常为1，可以控制输出矩阵的大小。
以3x3输入矩阵和2x2卷积核为例：卷积核从左上角开始滑动，每次覆盖2x2区域，对应元素相乘后求和，得到输出矩阵的一个元素。
在实际应用中，卷积操作通常涉及填充和步长参数。填充是在输入矩阵周围添加额外的行或列，以控制输出大小。步长是卷积核滑动的步幅，步长为2时，每次移动2个位置。