cnn与transformer对比

CNN和Transformer都是深度学习中非常流行的模型，但是它们有着不同的应用场景和优缺点。

CNN（卷积神经网络）主要用于图像识别、分类、分割等计算机视觉任务。它的优点在于：

1. 局部连接和权值共享机制使得CNN具有很强的特征提取能力；
2. 可以通过多个卷积层和池化层的组合来提取多层次的特征，进一步提高分类准确率；
3. 训练速度相对较快。

但是，CNN也存在一些缺点：

1. 不擅长处理序列数据，因为卷积操作是固定的，无法根据输入序列的长度和顺序动态调整；
2. 对于长序列，容易出现信息丢失的问题；
3. 难以捕捉全局依赖关系。

Transformer是一种基于自注意力机制的模型，主要用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本生成、语言模型等。它的优点在于：

1. 可以根据输入序列的长度和顺序动态调整自注意力机制，从而更好地捕捉序列中的依赖关系；
2. 不像CNN那样存在信息丢失问题；
3. 具有很强的并行计算能力。

但是，Transformer也存在一些缺点：

1. 训练速度较慢；
2. 对于较长的序列，需要更多的计算资源和时间；
3. 对于一些固定长度的序列，如图像，Transformer无法进行处理。

综上所述，CNN和Transformer各有优缺点，应根据不同的任务和数据类型选择适合的模型。