Die Theorie der neuronalen ODEs kann auf andere Architekturen wie Convolutional Neural Networks (CNNs) erweitert werden, indem man die Konzepte und Prinzipien der neuronalen ODEs auf CNNs anwendet. Eine Möglichkeit wäre die Integration von neuronalen ODEs in CNNs, um die Modellierung und das Training von CNNs zu verbessern. Dies könnte dazu beitragen, die Dynamik und das Verhalten von CNNs besser zu verstehen und möglicherweise effizientere Modelle zu entwickeln. Darüber hinaus könnten Methoden zur Analyse von Konvergenz, Regularisierung und Optimierung aus der neuronalen ODE-Theorie auf CNNs übertragen werden, um ihr Verhalten und ihre Leistung zu verbessern. Die Erweiterung der neuronalen ODE-Theorie auf CNNs könnte neue Einblicke und Fortschritte in der Bildverarbeitung und anderen Anwendungen ermöglichen.