卷积神经网络和图卷积神经网络哪一个更适用于图像识别

卷积神经网络更适用于图像识别。因为卷积神经网络的设计初衷就是处理图像这样的结构化数据，它通过卷积运算可以提取出图像中的局部特征，通过池化操作可以降低特征的维度，最终通过全连接层将特征映射到目标类别。卷积神经网络已经在图像识别、物体检测等领域取得了很好的成果，是目前最常用的图像识别模型之一。

而图卷积神经网络则更适用于处理图结构数据，例如社交网络、推荐系统等领域。它通过对图节点和边进行卷积运算，可以提取出节点和边的特征，从而实现图的分类、节点的属性预测、链接预测等任务。虽然图卷积神经网络也可以用于图像识别，但是在这个领域中，卷积神经网络的效果更好。