CNN不适用的场景是什么?

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CNN不适用的场景是什么? 

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是否找到合适的损失函数？（不同问题适合不同的损失函数）（理解不同损失函数的适用场景）
batch size是否合适？batch size太大 -> loss很快平稳，batch size太小 -> loss会震荡（理解mini-batch）
是否选择了合适的激活函数？（各个激活函数的来源和差异）
学习率，学习率小收敛慢，学习率大loss震荡（怎么选取合适的学习率）
是否选择了合适的优化算法？（比如adam）（理解不同优化算法的适用场景）
是否过拟合？(深度学习拟合能力强，容易过拟合)（理解过拟合的各个解决方案）
a. Early Stopping
b. Regularization（正则化）
c. Weight Decay（收缩权重）
d. Dropout（随机失活）
e. 调整网络结构