1.網絡結構創新:這是最直接的創新方式，例如設計新的卷積層、池層和激活函數。例如，初始網絡通過並行的多個卷積核來提高計算效率和模型性能。
2.訓練策略創新:例如，使用新的優化算法、正則化方法和學習率調度策略。這些方法可以提高模型的訓練速度和泛化能力。
3.它可以提高模型的魯棒性和泛化能力。例如，隨機裁剪、旋轉、翻轉等。都是常見的數據增強方法。
4.特定任務創新:針對特定任務，可以設計特殊的網絡結構和訓練策略。例如，目標檢測中的FasterR-CNN就是為此任務而設計的。
5.解釋創新:設計壹個能夠解釋模型決策過程的網絡，對於理解模型的行為和改進模型具有重要意義。例如，註意機制是壹個重要的解釋工具。
6.硬件優化和創新:為特定硬件平臺設計高效的網絡結構和培訓策略。例如，MobileNet是壹種為移動設備設計的輕量級網絡。
7.應用創新:將CNN應用於新領域也是壹個重要的創新方向，例如醫學圖像分析和自然語言處理。
壹般來說，卷積神經網絡相關論文的創新需要結合具體的研究背景和問題從多個角度進行思考和探索。