卷积操作中，3x3的卷积核在输入图像上滑动生成特征图。（ ）A. 错B. 对

卷积操作是卷积神经网络（CNN）的核心操作，其本质是通过卷积核在输入图像上滑动，与局部区域进行点积运算，从而提取图像的特征。本题的关键在于理解卷积核的滑动机制：卷积核会以固定步长遍历输入图像的每个位置，计算对应特征图的值。因此，题目中“3x3的卷积核在输入图像上滑动生成特征图”的描述是正确的。

核心概念解析

1. 卷积核的作用：卷积核是一个小矩阵（如3x3），用于检测输入图像的局部特征（如边缘、纹理）。
2. 滑动过程：卷积核从输入图像的左上角开始，按设定的步长（如1像素）逐位置滑动，覆盖整个图像。
3. 特征图生成：每次滑动时，卷积核与对应位置的图像像素进行点积运算，结果存储在特征图的对应位置。

选项分析

• 选项B（对）：卷积核通过滑动实现局部连接，生成特征图是CNN的标准操作，因此正确。
• 选项A（错）：若认为卷积核不滑动或不生成特征图，则与卷积操作的定义矛盾。