卷积层用来提取特征，池化层可以减少参数数量。
卷积核与对应数据的矩阵进行相乘相加得到一个值，按照这种方式每隔一个像素就操作一次，我们就可以得出9个值。这九个值形成的矩阵被我们称作激活映射。这就是我们的卷积层工作原理：
但其实我们输入的图像一般为三维，即含有R、G、B三个通道。但其实经过一个卷积核之后，三维会变成一维。它在一整个屏幕滑动的时候，其实会把三个通道的值都累加起来，最终只是输出一个一维矩阵。滑动之后形成的Activation Map堆叠起来，再经过一个激活函数就是一个卷积层的输出了。
卷积层还有另外两个很重要的参数：步长和padding。
那么当它移动到上面的位置时，按照矩阵操作，将这个区域的图像像素值与滤波器相乘，我们得到一个很大的值（6600）：
