CNN和SVM是两种不同的机器学习算法，它们在处理不同类型的数据和任务时各有优势。

CNN是一种专门用于处理图像数据的神经网络算法，其主要优势在于能够自动提取图像中的特征，并且对图像中的各种变化具有很好的鲁棒性。CNN通过使用卷积层、池化层和全连接层等特殊结构，能够有效地对图像进行降维、特征提取和分类等操作。相比之下，SVM是一种更通用的机器学习算法，可以用于处理各种类型的数据，包括图像、文本、数值等。SVM的主要优点是它能够解决小样本、高维度的数据分类问题，同时具有很好的泛化能力。

总体来说，CNN和SVM在不同类型的数据和任务上各有优势。在处理图像数据时，CNN的表现更好；而在处理其他类型的数据时，SVM可能更实用。具体使用哪种算法取决于实际应用场景和数据特点。