对图像的不同窗口数据和卷积核做内积（逐个元素相乘再求和）的操作，就是所谓的“卷积”操作，这也是卷积神经网络名字的来源。卷积核是一组固定的权重，因为每个神经元的多个权重固定，所以又可以看作一个恒定的滤波器filter。卷积操作可以帮助计算机提取图像中的局部特征，例如边缘、纹理和轮廓。与人眼观看事物相似，卷积神经网络会先关注图片的轮廓和低级特征，再逐层组合成高级语义特征。return x：当某个指标不