什么是dcnn-dnn

DCNN-DNN（Deep Convolutional Neural Network-Deep Neural Network）是一种混合神经网络结构，结合了卷积神经网络（CNN）和深度神经网络（DNN）的特点。

DCNN部分主要用于提取输入数据的局部特征和空间相关性，它通过一系列的卷积层、池化层和非线性激活函数来学习输入数据的特征表示。CNN在图像处理领域广泛应用，能够有效地捕捉图像的空间结构和局部特征。

DNN部分则用于进一步处理和学习深层次的抽象特征表示，通常由多个全连接层组成。DNN在深度学习中被广泛使用，具有较强的表达能力和学习能力，可以对高级抽象特征进行建模和分类。

DCNN-DNN结合了CNN和DNN的优势，能够同时学习输入数据的局部特征和抽象特征表示，提高了模型的表达能力和性能。在图像识别、语音识别等领域中得到广泛应用。