在机器学习领域，**卷积神经网络（CNN）与全连接网络（FC）**是两种经典架构，但它们的适用场景和性能差异显著。以下是关键对比：
📌 核心区别
| 特性 | CNN | FC |
|---|---|---|
| 结构 | 使用卷积层提取局部特征 | 全部为全连接层，无权重共享 |
| 参数数量 | 更少（因权重共享） | 更多（无共享机制） |
| 适用场景 | 图像处理、视频分析等高维数据 | 低维数据或简单分类任务 |
| 计算效率 | 更高效（适合网格数据） | 计算复杂度较高 |
🧠 应用案例
CNN：适用于图像识别（如MNIST手写数字分类）、目标检测（YOLO、ResNet）等任务
FC：常用于传统分类问题（如Iris数据集）或作为全连接层嵌入到更复杂的网络中
📚 延伸学习
如需深入了解 CNN 的设计细节，可参考：
卷积神经网络详解
而对于 FC 网络的优化技巧，可访问：
全连接网络进阶指南
⚠️ 选择建议
- 若处理图像数据，优先选择 CNN
- 若数据维度低或需简单分类，FC 可能更合适
- 实际应用中，两者常结合使用（如 CNN + FC 分类头）
通过合理选择模型架构，可以显著提升任务性能。是否需要进一步了解具体实现代码或实验数据？