在深度学习中，卷积神经网络（CNN）是一种被广泛使用的模型。它可以有效地处理图像、语音和自然语言等复杂数据，因此在许多领域都有着广泛的应用。而对于理解CNN来说，最基础也是最重要的就是卷积计算公式。

那么什么是CNN卷积计算公式呢？简单来说，它指的就是通过滤波器（也称为卷积核）对输入数据进行局部加权求和得到输出结果的过程。具体来说，我们可以将其分为以下几个步骤：

1. 首先将输入数据与滤波器进行元素级别上（逐个元素地）相乘；

2. 然后将相乘得到的结果求和；

3. 最后再加上一个偏置项。

这样一来，我们就可以得到一个新的值作为输出结果。而在整个过程中，滤波器会不断地移动并扫描整张图片，并通过不断更新权值以提高模型性能。

虽然这些概念看起来很抽象难懂，但实际上只要掌握了其中的运算规则和核心思想，就可以轻松理解CNN卷积计算公式。而为了更好地直观感受这个过程，我们还可以通过可视化的方式来展示。

最常见的CNN可视化方法是热图（heat map），它可以将滤波器扫描到的区域标出，并用颜色表示其相应的权值大小。例如，在处理一张猫咪图片时，我们可以使用一个卷积核来检测其边缘特征。在经过多次迭代后，该卷积核会学习到哪些部位是猫咪边缘、哪些部位不是，并将这些信息以颜色形式展示出来。

除此之外，还有许多其他形式的CNN可视化方法如特征图（feature map）、激活函数输出等等。它们都能够帮助我们更好地理解CNN模型中各个层次之间所发生的事情，并优化模型性能。

总之，在深入学习CNN卷积计算公式时，不仅要掌握其中关键概念和运算规则，还需要通过可视化手段来加深理解并优化模型性能。只有这样才能真正成为一名出色的深度学习工程师！