卷积神经网络通过“局部感受野”、“参数共享”和“池化降采样”三大核心机制，大幅减少了模型参数、提升了对平移不变性的鲁棒性，并能逐层抽象图像特征。从最简单的 LeNet-5 到深度的 ResNet，CNN 网络结构不断演进，引入了更深、更宽或带有“跳跃连接”的模块，以解决梯度消失与模型过拟合等挑战。在实践中，借助 PyTorch、TensorFlow 等深度学习框架，开发者可快速搭建网络、加载数据集

RNN 适用于处理序列数据，但存在长程依赖问题。GRU 和 LSTM 有效缓解梯度消失，增强记忆能力。数据预处理（如分词、词嵌入）对模型效果影响显著。实践中应结合任务需求选择合适模型结构与参数。