卷积层是深度学习神经网络中的重要组成部分。它的作用是通过卷积操作对输入数据进行特征提取和特征映射，从而实现对图像、语音、文本等高维数据的有效处理。卷积层利用卷积核（过滤器）在输入数据上滑动并执行卷积运算，将局部感受野与权重相乘并求和，生成输出特征图。这种局部连接和权重共享的方式具有以下几个优点：1) 参数共享减少了网络的参数量，提高了计算效率；2) 局部连接保留了输入数据的局部空间关系；3) 卷积操作能够提取输入数据的局部特征，并通过堆叠多个卷积层进行层级特征学习。核心思想：卷积层通过卷积操作提取输入数据的局部特征，并通过参数共享和局部连接的方式实现高效的特征提取和学习。
