卷积

卷积就是滑动中提取特征的过程

在数学中，卷积convolution是一种函数的定义。它是通过两个函数f和g生成第三个函数的一种数学算子，表征函数f与g经过翻转和平移的重叠部分的面积。其定义为：
$h(x)=f(x)*g(x) =\int_{-\infty}^{\infty}f(t)g(x-t)dt$
也可以用星号表示：$h(x)=(f*g)(x)$
卷积的第一个参数（上例中的f），通常叫做输入。第二个参数（函数g）叫做核函数kernel function。输出有时候叫特征映射feature map.
也可以定义离散形式的卷积：
$h(x)=(f*g)(x) = \sum_{t=-\infty}^{\infty}f(t)g(x-t)$

g(x-t)是变化的，而f(t)是固定不动的。我们可以将卷积理解成是g(x-t)滑动过程中对f(t)进行采