卷积符号是深度学习中的一个重要概念。它常被用于卷积神经网络中，也是图像和信号处理领域中的基础操作之一。
卷积是指将一个函数与另一个函数进行积分的操作。在深度学习中，卷积符号通常用于处理图像数据，从而提取出其中的特征。通过卷积操作，可以对图像中的每个像素点进行处理，从而得到一个新的像素值，这个新的像素值代表了图像中对应区域内的特征。
卷积神经网络是一种可以自动对图像进行学习的神经网络，它将输入的图像进行各种卷积操作，然后提取出其中的特征，最终输出一个结果。在卷积神经网络中，卷积符号起着至关重要的作用。
除了在深度学习中的应用之外，卷积符号还可以用于信号处理中，如数字信号处理、语音处理等领域。在这些领域中，卷积符号同样可以用来提取出信号中的特征信息。