卷积层是CNN的核心组件，通过可学习的卷积核在输入特征图上进行滑动窗口操作。每个位置上，卷积核与输入进行逐元素乘积并求和，得到输出特征图上的一个值。多个卷积核并行工作可以提取不同的特征模式。卷积层的特点是参数共享和局部连接，这大大减少了参数数量。随着网络深度增加，提取的特征从低级（边缘）到高级（物体）逐渐抽象化。
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