Une convolution fait glisser un petit filtre (noyau) sur l'entrée et calcule à chaque position une somme pondérée. Les mêmes poids sont réutilisés partout, ce qui détecte des motifs locaux, comme des contours, où qu'ils soient dans l'image, avec peu de paramètres. Le pas (stride) et le remplissage (padding) règlent la taille de sortie.
Exemple
nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3, padding=1)