请简要介绍一下卷积神经网络（CNN）中卷积层的工作原理。

答题要点

推荐使用分层分析法来回答这个问题。首先介绍卷积层的基本概念，然后阐述其具体工作流程，最后说明其作用和优势。关键要点如下：1. 基本概念：卷积层是CNN的核心层，通过卷积核与输入数据进行卷积操作来提取特征。2. 工作流程：卷积核在输入数据上滑动，进行点积运算，得到卷积结果。3. 特征提取：卷积核可以学习到不同的特征，如边缘、纹理等。4. 优势：卷积层可以减少参数数量，提高模型的效率和泛化能力。示例话术：卷积层是CNN中非常重要的一层，它通过卷积核与输入数据进行卷积操作来提取特征。具体来说，卷积核在输入数据上滑动，进行点积运算，得到卷积结果。卷积核可以学习到不同的特征，如边缘、纹理等。卷积层的优势在于可以减少参数数量，提高模型的效率和泛化能力。