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卷积算法之所以重要，关键在于其提取特征的能力。

5分钟入门卷积算法中提到，卷积模仿的就是人眼识图的过程，以“感受野”的视角去扫描图片，从而获取不同区域的图片信息。

在这一过程中，通过设计多个不同尺寸的卷积核，对一张图片进行卷积操作，以完成在不同尺度下特征的提取。

那么什么是卷积的特征提取呢？卷积都提取出了哪些特征呢？

1、卷积的数学描述

我们通常说特征图或者数据集的尺寸是 [n, h, w, c]，其中，n 代表的是图片的张数，h 代表的是图片的高度，w 代表的是图片的宽度，c 代表图片的通道数。

例如如果一张图片是RGB的格式，那么 c 就等于3。

对于卷积算法而言，输入图片尺寸为 [n,