深度可分离卷积相对于传统卷积的缺点在于

深度可分离卷积是一种在深度学习中常用的卷积操作，相对于传统卷积，它具有一些优点，但也存在一些缺点。

深度可分离卷积的优点包括：
1. 参数量减少：深度可分离卷积将传统卷积的参数分解为深度卷积和逐点卷积两部分，减少了参数量，从而降低了模型的复杂度。
2. 计算效率提高：由于参数量减少，深度可分离卷积的计算量也相应减少，可以加快模型的训练和推理速度。
3. 更好的泛化能力：深度可分离卷积可以更好地捕捉输入数据的空间特征，从而提高了模型的泛化能力。

然而，深度可分离卷积也存在一些缺点：
1. 特征表示能力有限：由于深度可分离卷积将传统卷积的参数分解为两部分，可能会导致特征表示能力的损失，无法充分地表达输入数据的复杂特征。
2. 对于大尺寸输入的处理较慢：由于深度可分离卷积的计算量减少，对于小尺寸输入可以提高计算效率，但对于大尺寸输入，由于需要进行多次卷积操作，可能会导致计算速度较慢。