当我阅读卷积神经网络时，我遇到了教科书（第 341 页）中的以下句子，它说明了卷积神经网络在 CNN 中的使用限制。

当一项任务涉及在输入中合并来自非常远位置的信息时，卷积施加的先验可能不合适

我的解释是

1. 当对象非常小时，卷积可能无法正常工作。

2. 当对象非常大时，对象的组件彼此远离，因此卷积可能无法正常工作。

哪种解释是正确的？如果两者都是错误的，那么正确的解释是什么。

如果可能，请提供一个例子来理解它。