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我们可以将窗口从左到右，从上到下进行平移，每移动一次，当前窗口下的输入神经元就对应一个隐藏层的神经元。
上面我们在隐藏层中只用到了一种核，也就是只检测了一个特征，事实上我们也可以使用多个核来检测多个特征：
这个例子中就使用了3个5*5的核来检测三个不同的特征。实际中，可能使用更多的特征，比如我们随后的代码中就分别使用了20和40个核。
这个例子中的20幅图分别对应了20个不同的5*5核代表的权重，其中黑色方块代表高权重，白色方块代表低权重，这些图上的黑色区域就是该核所检测的特征。在这些特征图上，我们看到有很多自区域存在很明显的黑白分界，说明这里的确存在一些空间上的特征，至于这些特征是什么，我们并不是特别清楚，毕竟它不是非常规则的几何图形。
卷积的另外一个好处就是减少了需要学习的参数。考虑到最初的神经网络，在使用30个隐藏层神经元的情况下，一共有784*30（权重）+30（偏差）=23550个参数。而现在的话，5*5的核对应26个参数，如果使用20个特征，则有20*26=520个参数，减少了大概40倍。我们有理由相信这将大大减少训练的时间，使得深度网络的训练成为可能。（此处为什么说是26个参数呢？答：因为之前的内容已经说过，所有隐藏层神经元对应的卷积核是共享的，也就是相同的，所以每个隐藏层神经元对应的参数应该是卷积核中元素的25个值再加上一个偏移量b，见公式125，因此参数个数是26），（总参数是20*26=520是因为共有20个不同的卷积核，应该会产生20副图像，所以总参数是520）
(125)式也是“卷积”这个名字的由来，卷积操作就不说了，其实和以前信号系统里学的卷积没什么区别，只是由一维变成了二维情形(图片)，并且由连续积分变成了离散求和。