个人理解：
- 从数学角度来看，卷积的结果其实就是两个函数按照给定规则(卷积的自变量数学规则：n(结果)=x(f函数)+y(g函数))进行相乘求和的过程。其中：做卷积的两个函数都有相同个数都取值。比如：f取3个数，g取3个数，相乘求和。
- 从图像卷积算子角度来说：f是图像参数，g卷积核。图像是比较大的，卷积核是比较小的。所以根据卷积核的尺寸，可以对一张图像做多次卷积操作。
- 从物理意义角度：一张图像被分成多个卷积核大小，每个部分和卷积核做卷积操作，得到一个结果值。那么每次卷积核的结果值的含义是什么呢？其实：是与卷积核的取值有关，比如3*3的卷积核，总共9个值，不同的取值可能会产生不同的物理含义。比如特殊取值：全部取1/9，可能是看作对9个值取了一个平均值。把每9个值，产生一个值的过程是一种按照卷积核进行高阶抽象的过程；从9个值按照取平均方式抽成一个值，其物理含义就是对图像进行平滑的抽象过程。
所以：卷积核取值不同，其物理含义是不一样的。把一张图像，每一部分(按卷积核分成多部分)都按照相同的规则(卷积计算：图像部分和卷积核部分)得到一个值，后面这些值组成的部分，可以看成对图像的一种高级抽象。(抽象的物理含义：由卷积核和卷积的自身数学定义共同解释)
4.卷积算子出现的意义：卷积算子其实就是对图像对一种高阶抽象。好处：1）尽可能对保证图像对信息，以高阶抽象对方式。2）减少网络对计算量。使网络可训练。如果没有卷积，那么网络参数将会非常大，大到不可训练。
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