卷积层提取图像中的全局信息和局部信息

卷积层是深度学习中常用的一种神经网络层，它在图像处理中有着重要的作用。卷积层通过滑动卷积核（也称为滤波器）来提取图像中的特征。在这个过程中，卷积层能够提取图像中的全局信息和局部信息。

具体来说，卷积层可以通过卷积核来识别图像中的边缘、纹理、颜色等局部特征，同时也能够通过多个卷积核来识别全局的特征，如图像的整体形状、物体的大小等。因此，卷积层可以同时提取图像中的全局信息和局部信息，从而有效地捕捉到图像的特征。

在深度学习中，卷积层是构建卷积神经网络的基础。通过多层卷积层的叠加，可以逐步提取图像中更加抽象和高层次的特征，从而实现对图像的分类、识别等任务。