🌟 在深度学习领域中，我们经常听到“局部特征”和“全局特征”这两个术语。它们是理解图像或数据集的关键概念。让我们一起来探索一下吧！

📍 局部特征是指数据中的某个特定部分，通常指的是图像的一部分。这些特征可以是边缘、角落或者其他明显的结构。它们帮助模型识别图像中的细节，例如物体的某个小部分或者纹理。🔍

🌍 全局特征则是指整个图像或者数据集的整体属性。这包括了图像的主题、场景、颜色分布等高层次的信息。全局特征有助于模型理解图像的大致内容，比如图片是在室内还是室外拍摄的，或者它主要包含什么类型的物体。🖼️

💡 了解并区分局部特征与全局特征对于构建高效的深度学习模型至关重要。这使得模型能够同时关注图像的细节和整体信息，从而提高预测的准确性。🎯

通过深入理解和应用这两种特征，我们可以让机器更好地“看懂”世界，为各种应用场景提供有力支持！🌍