卷积神经网络为什么要算卷积

卷积及相关运算在计算机视觉领域，卷积核和滤波器通常都是较小尺寸的矩阵，如\(3\times3\)、\(5\times5\)等，而数字图像是对于尺寸相对较大的二维（多维）张量（tensor）矩阵，图像转换过程和相关操作之间的关系如下（链接图像），其中\(F\)是滤波器，\(X\)是图像，(O\)是结果。

与仅使用全连接层相比，卷积层的主要优点是共享稀疏参数和链接。