为什么在图像识别任务中CNN比全连接网络更有效，且在训练过程中梯度消失或梯度爆炸问题如何解决？

在图像识别任务中，CNN（卷积神经网络）之所以比全连接网络更有效，主要归因于其独特的网络结构和设计原则。CNN的核心在于卷积层和池化层，它们允许网络直接在图像上工作，提取空间层次的特征。卷积层能够有效地识别图像中的局部模式，例如边缘和纹理，而池化层则能够减小特征的空间大小，降低计算量并增加模型对位置变化的鲁棒性。此外，CNN使用参数共享机制，显著减少了模型的参数数量，降低了过拟合的风险，并使得模型可以学习到更泛化的特征表示。

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，梯度消失和梯度爆炸问题确实可能出现，尤其当网络层数增多时。为了解决这些问题，通常采用以下策略：
1. 使用ReLU（Rectified Linear Unit）或其变种作为激活函数，因为它们有助于缓解梯度消失问题，并在一定程度上避免梯度爆炸。
2. 进行网络架构的优化，例如引入批归一化（Batch Normalization）来稳定训练过程，加速收敛，并有助于缓解梯度消失或爆炸。
3. 在初始化权重时使用特定的方法，如He初始化或Xavier初始化，这些方法可以确保在训练的初始阶段梯度处于合理的范围。
4. 使用梯度剪切（Gradient Clipping）技术，当检测到梯度过大时，将其限制在一定的阈值内，以避免爆炸。
5. 采用残差网络（ResNet）等架构，通过添加短路连接来使梯度直接流向前面的层，帮助解决深层网络的梯度消失问题。

综上所述，CNN的高效性源自其结构和设计原则，而梯度消失和爆炸问题可以通过多种技术手段得到有效控制。建议深入学习《深度学习图像识别：CNN卷积神经网络解析与应用》，该资源详细介绍了CNN的工作原理和优化技术，能够帮助你更好地理解和应用这些高级概念。

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)