Основные преимущества использования сверточных нейронных сетей (CNN):

• Высокая производительность и гибкость. 1 CNN способны адаптироваться к данным различного размера и типа. 1
• Способность выявлять локальные признаки. 13 Это позволяет сети эффективно выделять локальные характеристики на разных уровнях абстракции. 3
• Использование одних и тех же параметров фильтра для взаимодействия с разными типами данных. 1 Это увеличивает скорость работы и ускоряет обучение. 1
• Способность распознавать объекты независимо от их положения на изображении. 13 CNN способны обнаруживать один и тот же объект, даже если он перемещается, масштабируется или искажается по-разному на разных изображениях. 3

Некоторые недостатки CNN:

• Сложности с настройкой. 1 Для этого нужны знания и навыки, как и для обучения нейросетей. 1
• Невозможность анализа глобального контекста. 2 Например, смысла текстов. 2
• Неподходность для табличных данных. 2 Они, в отличие от пикселей, разнородные: где-то текст, где-то дата, где-то — процент. 2
• Сложности с анализом изображений разного масштаба. 2 Например, если не привести документы к одному размеру, нейросеть не всегда поймёт, что на бумагах написано одно и то же. 2