卷积神经网络通常需要大量的数据和计算资源进行训练,训练成本较高。
卷积神经网络中的超参数较多,需要进行大量的参数调整,以达到较好的性能。
卷积神经网络中的权重和特征是由模型自动学习的,难以解释模型的决策过程。
卷积神经网络对数据的质量和数量要求较高,对于噪声和少量数据的情况下,容易产生过拟合。
卷积神经网络中的参数较多,容易产生过度拟合,需要进行正则化等操作来避免过度拟合。
由于卷积神经网络是在大量数据上训练得到的,可能存在数据集的偏见,导致模型的偏见。