卷积核，也叫滤波器，是深度学习中卷积神经网络（CNN）的核心组件之一。它们在图像识别、语音处理等领域发挥着重要作用。💡 卷积核是一个小矩阵，通过与输入数据进行卷积操作，提取特征图中的关键信息。👀

🤔 卷积核是训练出来的吗？答案是肯定的。在模型训练过程中，卷积核的权重会不断调整，以最小化预测输出与实际结果之间的差距。这个过程通常通过反向传播算法实现，使卷积核能够学习到最优的特征提取方式。🔄

因此，卷积核并不是预先设定好的，而是需要通过大量数据和迭代优化来获得最佳性能。🚀 在这个过程中，卷积核就像一位经验丰富的侦探，逐步揭开数据背后的秘密。🕵️‍♂️

深度学习 卷积神经网络 机器学习 📚🤖