卷积公式是深度学习中非常重要的运算。在深度学习领域，数据集通常非常大，因此需要大量的计算。卷积运算可大大减少计算量，提高了深度学习的效率。
卷积运算通过滑动一个核（kernel）在图像或矩阵上进行计算，并生成新的特征图（feature map）。卷积公式的核心是卷积核，它是一个小矩阵，由一些数字组成。卷积核会不断地从原始矩阵的左上角开始滑动，并在每个位置上进行乘法运算，最终将各个乘积的和放入特征图中。
卷积运算有很多种不同的类型，如一维卷积、二维卷积、三维卷积等。不同的卷积类型适用于不同类型的数据，如音频、图像、视频等。
在深度学习中，卷积运算常用于图像识别、语音识别等任务。卷积公式是运用深度学习进行数据处理和分析的重要工具之一。