在深度学习中，以下哪种网络结构最适合处理图像数据？ A. 前馈神经网络（FNN） B. 卷积神经网络（CNN） C. 循环神经网络（RNN） D. 长短期记忆网络（LSTM） 答案解析 核心考点是不同网络结构的适用场景。卷积神经网络（CNN）通过卷积层和池化层能够有效提取图像的空间特征，因此最适合处理图像数据。前馈神经网络（FNN）适用于一般的分类和回归任务，循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）更适合处理序列数据。因此，B是正确答案。 正确答案：B