卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）是两种常见的神经网络架构。它们有许多共同点，但在某些方面也有区别。

首先，卷积神经网络主要用于图像识别和计算机视觉任务，而深度神经网络可以用于各种任务，例如语音识别、自然语言处理、游戏AI等。这是因为CNN能够利用卷积层来提取输入中的空间特征，而DNN则更适合处理非结构化的数据如文本和声音。

其次，在网络结构上，CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成，其中卷积层用于提取特征，池化层用于降低特征维度，全连接层用于分类或回归。相比之下，DNN通常包括多个全连接层，每个层都有大量的神经元。这使得DNN具有更高的灵活性和表达能力。但同时，CNN在处理图像等二维数据时具有更好的效果。

另外，CNN还采用了一些特殊的技巧来提高性能。例如，卷积层参数共享、权重衰减、Dropout等正则化技术，以及Batch Normalization等加速训练的技巧。这些技巧在DNN中也可以使用，但并不如在CNN中那么普遍。

最后，CNN和DNN在训练和优化过程中也有一些不同。CNN中的梯度下降通常采用随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent，SGD），并且需要使用较小的学习率和带动量的优化器。而在DNN中，更常见的是使用Adam等自适应优化器，并且需要使用更大的批次大小。

综上所述，虽然CNN和DNN有许多相似之处，但它们在网络结构、技巧和优化方法上也有一些区别。对于不同的任务和数据类型，选择合适的神经网络架构和相关技术是非常重要的。