“`参考回答： DNN的输入是向量形式，并未考虑到平面的结构信息，在图像和NLP领域这一结构信息尤为重要，例如识别图像中的数字，同一数字与所在位置无关（换句话说任一位置的权重都应相同），CNN的输入可以是tensor，例如二维矩阵，通过filter获得局部特征，较好的保留了平面结构信息。 “` Was this helpful? YesNo 0 / 0 上一篇: 现场用collabedit写代码，一个怪异的归并算法。。。之前没遇到过，直接把归并写出来，但是说复杂度太高，优化了三遍还不行，最后说出用小顶堆解决了。。。 下一篇: DNN的梯度更新方式 发表回复 取消回复0 Your email address will not be published. 在此浏览器中保存我的显示名称、邮箱地址和网站地址，以便下次评论时使用。