Преимущества применения CNN для регрессионного анализа:

• Автоматическое изучение и детализация признаков из данных, что упрощает процесс моделирования. 1
• Обработка больших объёмов данных. 4 CNN справляются с большими данными, которые могут быть сложными для традиционных аналитических инструментов. 4
• Устойчивость к шумам. 4 Модели могут эффективно работать с зашумлёнными данными, что делает их особенно полезными в условиях неполноты информации. 4

Недостатки применения CNN для регрессионного анализа:

• Высокие требования к вычислительным ресурсам. 14 Особенно в контексте больших данных. 1
• Риск переобучения. 14 Неправильная настройка параметров обучения может привести к переобучению модели на тренировочных данных и снижению её эффективности на новых данных. 4