3. CNN 的實際應用
   我在學習過程中了解到 CNN 被廣泛應用於以下幾個方面：

圖像分類：這是 CNN 最經典的應用之一。從貓狗圖像分類到人臉識別，CNN 通過學習大量標註數據，能夠準確地將圖像分類到不同的類別中。

物體檢測與分割：除了圖像分類，CNN 也被廣泛應用於物體檢測與圖像分割任務。物體檢測技術可以在圖像中找到多個物體並進行標註，而圖像分割技術則能將圖像中的每一個像素進行分類，從而實現更加精細的圖像分析。

醫療影像分析：CNN 也被用於處理醫療影像，如 X 光片或 MRI 掃描。通過 CNN，醫生可以自動分析和診斷病變區域，這在醫學上具有極大的潛力和應用價值。

自動駕駛：在自動駕駛技術中，CNN 被用於處理車輛攝像頭拍攝的圖像，識別道路上的行人、車輛、交通標誌等，從而做出相應的駕駛決策。

4. CNN 的優勢與挑戰
   CNN 的一大優勢是它能夠有效地處理高維度的圖像數據，並且可以通過層次化的結構逐步提取特徵，使得模型對於圖像識別和分類問題表現極佳。而且，CNN 具有高度的自動化特徵提取能力，不需要人為設計特徵，這大大簡化了圖像處理的流程。

不過，在學習過程中，我也發現 CNN 有一些挑戰。首先，CNN 對於計算資源的需求非常高。由於網絡結構的複雜性以及需要處理大量數據，訓練 CNN 模型常常需要強大的硬件支持，如 GPU。同時，為了提升準確率，深度 CNN 模型需要海量的訓練數據，這在某些應用場景下可能會成為瓶頸。

此外，CNN 的解釋性相對較差。雖然它能夠給出非常準確的預測結果，但很難解釋每一層網絡到底學習到了什麼特徵，這對某些需要解釋性強的應用（如醫療診斷）會帶來挑戰。