计算机如何进行“卷积”操作：从图像到矩阵的奥秘
🧩 输入与输出的尺寸魔法
假设输入是一个4×4的图像，使用3×3的卷积核，在步长为1的情况下，根据公式计算，输出特征图的大小会变成2×2！是不是很神奇？这就是卷积操作中尺寸变化的直观案例
🔢 图像变向量：计算机的“翻译”第一步
在计算机眼里，图像可不是我们看到的像素格子哦！它会把4×4的图像“拉平”成一个16个数字组成的行向量（想象把16个像素值排成一行），而最终2×2的输出特征图也会先变成4个数值的列向量，之后再“重组”回去
其余地方填上0，然后将矩阵的16个数字写成矩阵的第一行