1.結(jié)構(gòu)形式不同

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種特殊的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要由卷積層、池化層和全連接層構(gòu)成，具有局部感受野和權(quán)值共享的特點(diǎn)。而深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）通常指的是多個(gè)隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，結(jié)構(gòu)可以非常靈活，每一層的神經(jīng)元與前后層的所有神經(jīng)元都有連接。

2.適用場景不同

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于其特殊的結(jié)構(gòu)，特別適合處理圖像、音頻等具有局部相關(guān)性的數(shù)據(jù)。而深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于其結(jié)構(gòu)的通用性，可以廣泛應(yīng)用于語音識別、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等多個(gè)領(lǐng)域。

3.參數(shù)數(shù)量不同

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于權(quán)值共享和池化操作，其參數(shù)數(shù)量通常比深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)少，訓(xùn)練更為高效。而深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于每一層神經(jīng)元的全連接性質(zhì)，其參數(shù)數(shù)量通常較多，訓(xùn)練需要較大的計(jì)算資源。

4.信息處理方式不同

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過卷積操作可以有效地提取輸入數(shù)據(jù)的局部特征，通過池化操作可以減小模型的空間尺度，提高模型的魯棒性。而深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常通過全連接的方式處理信息，更側(cè)重于全局的特征提取。

5.對數(shù)據(jù)的要求不同

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，而且更適合處理固定尺寸的輸入數(shù)據(jù)。而深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)要求更為靈活，可以處理多種類型和大小的輸入數(shù)據(jù)。

延伸閱讀

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展始于20世紀(jì)40年代，經(jīng)過多年的發(fā)展，現(xiàn)在已經(jīng)成為一種非常重要的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。隨著硬件技術(shù)和數(shù)據(jù)量的增長，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)在許多應(yīng)用領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了前所未有的效果，包括圖像識別、語音識別、自然語言處理等。同時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展也帶動了許多相關(guān)領(lǐng)域的研究，包括優(yōu)化算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、模型解釋性等。