在CFNN的訓練過程中，確實存在一些可以優化的地方，以提高訓練效率和減少計算資源的消耗：
模型結構優化：可以考慮減少隱藏層的數量或每層的神經元數量，特別是在處理簡單函數時，這樣可以減少計算量並加快訓練速度。
批量訓練：使用小批量訓練（mini-batch training）可以提高訓練效率，因為這樣可以在每次迭代中使用部分數據進行更新，從而減少每次更新的計算負擔。
並行計算：利用GPU或TPU等硬件加速訓練過程，特別是在高維數據集上，這樣可以顯著提高計算速度。
早停法：在訓練過程中使用早停法（early stopping），根據驗證集的性能來決定何時停止訓練，這樣可以避免不必要的計算並防止過擬合。
模型壓縮：在訓練完成後，可以考慮使用模型壓縮技術（如剪枝或量化），這樣可以減少模型的大小和計算需求，從而提高推理速度。