卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs）和全连接网络（Fully Connected Networks）是两种常见的深度学习模型，它们在处理图像、文本和视频等领域具有广泛应用。这两种网络结构在性能上有着显著的区别，主要体现在以下几个方面。

首先，卷积神经网络与全连接网络的主要区别之一是参数共享。在卷积层中，通过卷积核实现对输入数据的特征提取，这些卷积核在整个输入图像上进行滑动，从而实现参数的共享。这种共享参数的方式有效地减少了模型中需要训练的参数数量，降低了过拟合的风险，并且使得网络对于平移等变性更强。

其次，卷积神经网络通过池化层实现空间下采样，进一步减少了模型的参数数量和计算复杂度。池化层可以对特征图进行降维，保留最显著的特征，同时提高模型的鲁棒性，减少过拟合的可能性。相比之下，全连接网络在每一层都需要考虑输入和输出之间的所有连接，导致参数量庞大，容易产生过拟合问题。

此外，卷积神经网络由于其特殊的网络结构更适合处理具有空间结构信息的数据，如图像。卷积层可以捕获图像中的局部特征，并通过多层卷积层堆叠提取更加高级的特征表示。这种层级结构使得网络能够逐渐学习到数据的抽象特征，提高了模型的表征能力和泛化能力。

总的来说，卷积神经网络相对于全连接网络在处理图像等具有空间结构信息的数据时有明显的优势，通过参数共享、池化操作和层级结构的设计，能够更有效地学习并提取数据中的特征，减少过拟合风险，提高模型的性能表现。因此，在实际应用中，针对不同类型的数据和任务选择合适的网络结构至关重要。