卷积神经网络（CNN）的优势与局限性 🤖

卷积神经网络（Convolutional Neural Network）作为深度学习的重要分支，广泛应用于图像识别、视频分析等领域。以下是其核心优劣势分析：

优势 ✅

1. 特征自动提取
   通过卷积层可自动学习图像的局部特征（如边缘、纹理），无需人工设计特征。

   

2. 参数共享机制
   卷积核在图像不同区域复用，显著减少参数数量，提升模型效率。

   

3. 平移不变性
   对图像平移具有鲁棒性，适合处理视觉数据（如物体识别）。

   

4. 多层非线性建模
   结合激活函数（如ReLU）实现复杂特征组合，增强表达能力。

   

局限性 ❌

1. 计算资源需求高
   深层卷积网络需大量GPU算力，训练成本较高。

   

2. 数据依赖性强
   需要大量标注数据，小数据集易导致过拟合。

   

3. 可解释性差
   深层结构难以直观理解，黑箱特性限制部分应用场景。

   

4. 对输入尺寸敏感
   需要固定输入尺寸，处理变长数据时需额外处理（如padding）。

   

延伸学习

若需了解CNN与其他网络（如RNN、Transformer）的对比，可查看：
深度学习模型对比教程

📌 提示：实际应用中可通过迁移学习、模型剪枝等技术缓解上述局限性。