在进行图像识别时，CNN如何利用其结构优势提升识别准确率，并解决梯度消失或梯度爆炸问题？

在图像识别任务中，卷积神经网络（CNN）之所以比全连接网络更有效，主要得益于其独特的网络结构。CNN通过卷积层能够自动并有效地从图像中提取空间层次特征，如边缘、纹理等，这是由于卷积核（滤波器）在图像上的局部感受野操作，可以识别局部特征并将这些特征在整张图片上滑动识别，从而减少参数数量，并保持图像的局部连接特性。池化层进一步减少了特征的空间尺寸，使得网络对位置的小变化变得不敏感，并增强了特征的抽象能力。

参考资源链接：[深度学习图像识别：CNN卷积神经网络解析与应用](https://wenku.csdn.net/doc/4oseai2kui?spm=1055.2569.3001.10343)

在训练CNN时，梯度消失或梯度爆炸是一个常见问题，影响着模型的收敛速度和最终性能。为了解决这些问题，研究者们提出了多种策略。一种常见的方法是使用ReLU（Rectified Linear Unit）作为激活函数，因为ReLU的导数为1，有助于缓解梯度消失问题。对于梯度爆炸问题，可以采用梯度剪切（gradient clipping）技术，即在梯度更新前将其缩放到一个合理的范围内。此外，批量归一化（batch normalization）也可以用来稳定学习过程，通过规范化层的输入来减少内部协变量偏移，从而加速训练并减少对初始化的敏感性。

更高级的解决策略包括使用启发式初始化（如He初始化或Xavier初始化），这些初始化方法考虑了网络层的激活函数的特性，旨在保持权重分布的方差，从而避免梯度消失或爆炸。最后，对于深度网络，可以采用残差网络（ResNet）等结构，通过引入跳跃连接（skip connections）来直接传递梯度，从而缓解深层网络的训练问题。

针对您的学习需求，我建议您参考《深度学习图像识别：CNN卷积神经网络解析与应用》这一资源。这本教材详细解释了CNN的原理和结构优势，并且针对图像识别任务中的梯度问题提供了深入的探讨和实用的解决策略。通过这份资源，您可以更全面地了解CNN如何在图像处理任务中发挥作用，以及如何克服训练过程中的挑战，为您的实践工作打下坚实的基础。

参考资源链接：[深度学习图像识别：CNN卷积神经网络解析与应用](https://wenku.csdn.net/doc/4oseai2kui?spm=1055.2569.3001.10343)