全卷积网络与卷积神经网络的区别

全卷积网络和卷积神经网络都是基于卷积操作的深度学习模型，它们的主要区别在于其应用场景和网络结构。

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）主要应用于图像识别、语音识别等任务，其网络结构通常包括卷积层、池化层、全连接层等，其中卷积层和池化层可以提取出图像的特征并降低图像的维度，全连接层则用于分类。

而全卷积网络（Fully Convolutional Network，FCN）主要应用于图像分割、目标检测等任务，其网络结构只包含卷积层和上采样层，没有全连接层。全卷积网络通过卷积层提取出图像的特征，然后通过上采样层将特征图还原到原始图像的大小，从而实现图像分割或目标检测等任务。

因此，全卷积网络相对于卷积神经网络更加灵活，可以适用于更广泛的任务。同时，全卷积网络的网络结构也更加简单，可以减少模型参数，降低过拟合的风险。