CNN现在的研究现状

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是深度学习领域的重要组成部分，尤其在计算机视觉任务中取得了显著成果。当前的研究现状包括：

1. **深度与宽度**：CNN模型的深度持续增加，以更深的架构如ResNet、DenseNet等提高特征提取能力。同时，宽基础模型（如EfficientNet）也在寻求平衡模型大小和性能。

2. **自适应计算**：研究者探索如何让CNN更高效地运行，例如通过动态调整卷积核大小（如Dynamic Convolution）、通道数（如Channel pruning），或者利用硬件优化（如Tensor cores）。

3. **轻量化设计**：为了解决资源有限设备的计算需求，研究集中在小模型（如MobileNet、SqueezeNet）和剪枝技术上，以降低模型复杂度。

4. **对抗性训练**：随着安全性和鲁棒性的关注，研究人员正在研究如何增强CNN对抗恶意攻击的能力。

5. **跨模态融合**：将CNN与其他模态（如语音、文本）结合，发展出多模态CNN，用于处理混合输入的数据。

6. **元学习与自我监督学习**：这些研究策略试图让CNN通过较少标注数据就能快速学习新任务，提高了泛化能力。

7. **时空建模**：在视频分析等领域，时空卷积网络（TCNs）和3D CNNs得到了广泛应用。