神经网络（NN）和卷积神经网络（CNN）是深度学习领域中两种核心模型，但它们的应用场景和结构差异显著。以下是关键对比点：
1. 核心概念
神经网络（NN）
传统全连接网络，每层神经元与下一层所有神经元相连（如同全矩阵乘法）。
📌 点击查看NN原理详解卷积神经网络（CNN）
通过卷积层提取局部特征，参数共享和池化操作显著降低计算量。
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2. 应用场景
| 类型 | 适用任务 | 特点 |
|---|---|---|
| NN | 通用回归/分类 | 需要大量数据训练，易过拟合 |
| CNN | 图像识别、视频处理 | 自动提取空间特征，适合高维数据 |
3. 性能差异
计算效率
CNN通过局部感受野和参数共享，计算量仅为NN的 1/100（以图像任务为例）
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CNN参数呈线性增长，NN参数随输入维度指数级膨胀
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4. 可视化对比
小贴士：CNN的卷积层可理解为“特征探测器”，而NN更像“全息扫描仪”——前者专注局部，后者覆盖全局。
如需进一步了解两者的实际应用案例，可前往 深度学习实战教程 查看！