A CNN é usada principalmente para tarefas de regressão e não é indicada para problemas de classificação.

A CNN usa camadas convolucionais para capturar características espaciais e locais em imagens, tornando-a ideal para reconhecimento de imagem.

A CNN é composta apenas por camadas densas, sem camadas de pooling, o que a torna mais eficiente em comparação com redes neurais tradicionais.

A CNN é usada para melhorar o desempenho de modelos lineares em problemas de classificação binária.

A CNN utiliza funções de ativação lineares para melhorar a precisão em tarefas de previsão de séries temporais.