DNN（深度神经网络）和CNN（卷积神经网络）区别
DNN（深度神经网络）和CNN（卷积神经网络）在结构、应用领域和训练方法上存在显著区别。
DNN是一种最简单的神经网络，由多个神经元组成，每个神经元与前一层的所有神经元相连，信号从输入层向输出层单向传播。DNN具有较高的灵活性，能够适应各种类型的数据和任务，广泛应用于语音识别、自然语言处理、推荐系统等领域。然而，DNN的参数数量较多，训练和推理的计算成本较高。12
CNN则是一种通过卷积计算的前馈神经网络，具有局部连接和权值共享的特点，特别适用于图像处理和计算机视觉任务。CNN在图像分类、目标检测、人脸识别等方面表现出色，因其能够有效地提取图像的局部特征，并在图像数据上实现高效学习。CNN的训练通常利用其结构特点，通过卷积操作提取局部特征，从而提高训练效率。12
在训练方法上，DNN和CNN都采用反向传播算法和梯度下降优化方法。由于DNN的深度和复杂性增加，需要采用更复杂的优化算法和技术来避免过拟合和提高训练效率。而CNN通过卷积操作能够有效提取图像的局部特征，从而在图像数据上实现高效的学习。