卷积核里面的数字表示的是一种权重，这些权重在与输入数据进行卷积操作时起着至关重要的作用。简单来说，卷积核是一个小型矩阵，它里面的每个数字都对应着输入数据中某个位置的数值在特征提取过程中的一个系数。

 

当卷积核在输入数据上滑动时，它会将自身每个位置的数字与输入数据对应位置的数值相乘，然后将所有乘积相加，得到一个新的数值。这个新的数值代表了卷积核在当前位置对输入数据的特征响应。通过滑动卷积核并重复这个过程，我们可以得到一个特征图，它展示了输入数据中不同位置对该卷积核所代表特征的响应强度。

 

在深度学习中，卷积核的数字（即权重）是通过训练过程学习得到的。这意味着，网络会根据输入数据和标签信息自动调整这些权重，以便更好地捕捉输入数据中的特征。这些特征可能是图像中的边缘、纹理、形状等，也可能是音频信号中的频率成分或其他类型的特征。

 

卷积核的大小（即矩阵的维度）和数量（即卷积层中卷积核的数量）也是网络设计的重要参数。较小的卷积核通常能够捕捉更局部的特征，而较大的卷积核则能够捕捉更全局的特征。多个卷积核的组合可以提取出更加复杂的特征，并通过卷积层的堆叠来构建深层次的特征表示，从而实现对输入数据的准确分类、识别或其他任务。