深度学习面试高频问题解析：CNN与ANN的核心差异

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一、为什么人工神经网络（ANN）不适合处理图像数据？ 图像识别就像拼图游戏： ANN的困境：把每个拼图块单独分析，既耗时又难以把握全局关系 CNN的优势：像高手拼图，先聚焦局部特征（边角），再逐步构建整体画面 技术解析： 计算量暴增问题 100x100灰度图（10,000像素）示例： ANN架构：首层1000个神经元 → 产生千万级参数连接（10,000x1,000） CNN方案：3x3卷积核滑动处理 → 参数量锐减90%以上 空间信息丢失 ANN将像素视为独立数据点（如同打乱拼图顺序） CNN保持空间关联性（识别边缘/形状的关键） 过拟合风险 ANN参数爆炸：单层千万参数易记忆而非学习 CNN参数共享：局部感知+权值共享有效控制复杂度 二、CNN为何需要多层卷积设计？ 侦探破案式特征提取： 初级侦探（底层卷积）： 专攻基础特征：边缘/纹理 示例：识别猫耳轮廓 资深侦探（深层卷 ………………………………