transformer相对于cnn的缺点

相对于CNN，Transformer的缺点主要有以下几点：

1. 计算复杂度高：由于Transformer需要进行多次自注意力机制的计算，使得它的计算复杂度相对于CNN要高出很多。

2. 需要更多的数据：由于Transformer是一种非常强大的模型，因此它需要更多的数据才能够发挥出其优势，否则它容易过拟合。

3. 对位置信息敏感：相对于CNN，Transformer对输入序列的位置信息更加敏感，因此需要对输入序列进行一些特殊的处理，如位置编码等。

4. 对长序列处理不太友好：由于自注意力机制的特殊性质，Transformer在处理长序列时会遇到一些问题，如计算复杂度高、难以捕捉长距离依赖等。