同样是神经网络，DNN、CNN、RNN在结构设计上暗藏玄机，这些差异直接决定了它们在不同场景下的表现。

新手常困惑于如何选择，看懂结构逻辑是关键。

DNN：用全连接编织基础认知网

作为最经典的深度神经网络，DNN采用全连接层堆叠，每层神经元与下一层全部相连。

这种简单粗暴的连接方式，让它擅长处理表格数据等“无结构信息”，通过多层非线性变换拟合复杂函数。

但全连接带来的海量参数，也让它在图像、文本等场景中显得笨重——比如处理224x224的图像，仅输入层就需与下一层连接近5万个神经元。

这种“暴力美学”适合入门理解，但在复杂场景中需要更精巧的结构优化。

CNN：用卷积核解锁图像密码

面对图像数据，CNN用局部连接颠覆了全连接的低效。

卷积核在图像上滑动提取局部特征（如边缘、纹理），通过权值共享大幅减少参数数量。

池化层进一步压缩空间维度，让特征表达更鲁棒。

这种结构仿佛给神经网络装上了“视觉细胞”，从AlexNet到ResNet，CNN在图像识别领域的统治力，本质是对图像空间局部相关性的深度利用。

当你处理图片时，别忘了CNN的卷积-池化-全连接组合拳，正是为图像数据量身定制的高效解决方案。

RNN：让时间成为网络的记忆线索

处理文本、语音等序列数据时，RNN的循环连接独树一帜。

隐藏层神经元不仅接收输入层信号，还接收自身上一时刻的输出，形成“记忆链条”。

这种结构让它能捕捉序列中的时间依赖关系，比如语言中的前后文逻辑。

但传统RNN的梯度消失问题限制了长期记忆能力，直到LSTM、GRU等变种引入门控机制，才让长期依赖处理成为可能。

RNN的进化史告诉我们，针对序列数据的时序特性，网络结构需要在“记忆”与“遗忘”之间找到精妙平衡。

结语

选择哪种网络，本质是让结构适配数据特性：DNN像通用处理器，CNN是图像专用加速器，RNN则是序列数据的时间翻译器。

下次设计模型时，不妨先问自己：手头的数据是“散装”的、“画面”的还是“流动”的？你的答案，就是最佳结构选择的钥匙。

你在实际项目中遇到过哪些因结构选择不当导致的问题？欢迎分享你的经验。