连续卷积神经网络与一维连续卷积神经网络的区别

连续卷积神经网络和一维连续卷积神经网络都是卷积神经网络的变体，主要区别在于输入数据的维度不同。

连续卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）主要用于处理二维图像数据，例如图像分类、物体检测、图像分割等任务。它的输入数据通常是一个三维数组，包含图像的高度、宽度和通道数。网络中的卷积层和池化层都是二维的，可以从图像中提取出空间特征和通道特征。

一维连续卷积神经网络（1D Convolutional Neural Network，1D CNN）主要用于处理序列数据，例如文本分类、语音识别、时间序列预测等任务。它的输入数据通常是一个二维数组，包含序列的长度和特征数。网络中的卷积层和池化层都是一维的，可以从序列中提取出时间特征和特征之间的关系。

因此，连续卷积神经网络和一维连续卷积神经网络的主要区别在于输入数据的维度和网络中的卷积层和池化层的维度。