【卷积计算的计算过程】卷积计算是深度学习中非常重要的一个操作，尤其在卷积神经网络（CNN）中广泛应用。它主要用于提取图像或信号中的局部特征。卷积计算的过程可以分为多个步骤，包括输入数据、卷积核（滤波器）、步长、填充等参数的设置，以及实际的计算过程。
以下是对卷积计算过程的总结，并通过表格形式进行展示，帮助读者更清晰地理解其原理和步骤。
一、卷积计算的基本概念
- 输入数据（Input）：通常是二维矩阵（如图像），也可以是一维或三维。
- 卷积核（Kernel / Filter）：一个较小的矩阵，用于提取输入数据的特定特征。
- 步长（Stride）：卷积核在输入数据上移动的步长。
- 填充（Padding）：在输入数据边缘添加额外的零值，以控制输出尺寸。
- 输出特征图（Feature Map）：卷积运算后的结果。
二、卷积计算的步骤总结
| 步骤 | 描述 |
| 1 | 确定输入数据的尺寸、卷积核的尺寸、步长和填充方式。 |
| 2 | 将卷积核放置在输入数据的左上角位置，进行逐元素相乘。 |
| 3 | 对相乘后的结果求和，得到输出特征图的一个元素。 |
| 4 | 根据步长移动卷积核，重复步骤2和步骤3，直到覆盖整个输入数据。 |
| 5 | 若使用填充，则在输入数据边缘添加零值，以保持输出尺寸一致。 |
三、示例说明（以2D卷积为例）
假设输入数据为：
```
[1, 2, 3],
|
