由于循环结构的存在,RNN在训练时很容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题,导致模型无法学习到长期依赖关系。
尽管RNN具有记忆机制,但是在处理长序列数据时,由于梯度消失或梯度爆炸等问题,模型无法保留长期的信息,导致记忆能力有限。
RNN模型通常需要很长的时间才能收敛,这使得训练速度较慢。
由于记忆能力有限,RNN在处理长序列数据时会遇到困难,无法保留长期的信息。
RNN的输出依赖于前面的输入,因此输入序列长度的变化会对模型的性能产生影响,较长的输入序列会导致更高的计算复杂度。