现代深度学习的领域中，卷积神经网络（CNN）是一种被广泛应用于图像识别、语音识别等领域的神经网络结构。在CNN中，二维卷积神经网络（2D CNN）和三维卷积神经网络（3D CNN）是两种常见的变体，它们在处理不同类型的数据和任务时有着显著的差异。

2D CNN主要用于处理二维数据，例如图像。这种网络结构通常包含卷积层、池化层和全连接层。通过在两个空间维度上执行卷积操作，2D CNN可以有效地捕获局部特征并实现平移不变性。这种网络结构在图像分类、物体检测和图像分割等任务上取得了巨大成功。

与之相反，3D CNN适用于处理包含时间维度或其他额外维度信息的数据，如视频、医学图像或气象数据。3D CNN通过在三个维度上执行卷积操作，可以同时考虑空间信息和时间信息，从而更好地捕获数据之间的关联性。这使得3D CNN在视频分类、行为识别和医学图像分析等领域表现出色。

另一个重要的区别在于参数数量和计算复杂度。由于3D CNN需要在三个维度上执行卷积操作，因此它通常具有更多的参数和计算量，相比之下，2D CNN更加轻量级。这也导致了训练3D CNN所需的计算资源更多，因此在实际应用中可能会受到限制。

总的来说，2D CNN和3D CNN在处理不同类型的数据和任务时各有优势。选择合适的卷积神经网络结构取决于数据的特性以及任务的需求。随着深度学习领域的不断发展，对于如何更好地利用这些网络结构进行各种应用的研究仍在进行之中。