CNN 的焦点思想是通过卷积收配从数据中提与部分特征，并逐步构建高层次的语义信息。简略来说，卷积的做用便是让 CNN 从像素级数据中提与有意义的特征，最末用于分类、检测、收解等任务。通过多层卷积收配，CNN 能够从初级特征（如边缘、纹理）逐步构建高级特征（如外形、对象），从而真现对复纯数据的了解和阐明。卷积核是卷积收配的焦点，其次要罪能是从输入数据中提与部分特征，进而构建高层次的语义信息。卷积收配素量上是一种加权求和运算，通过滑动窗口的方式，正在输入数据上施加差异的卷积核，提与部分区域的特征。
