堆叠降噪自编码器的缺点

堆叠降噪自编码器的缺点包括：

1. 训练时间较长：堆叠降噪自编码器需要多次迭代训练，训练时间较长。

2. 难以解释：由于堆叠降噪自编码器的内部结构比较复杂，因此很难对其提取的特征进行解释。这在一些应用场景下可能会造成问题。

3. 容易过拟合：堆叠降噪自编码器的模型复杂度较高，很容易在训练集上过拟合。需要采取一些正则化措施，如加入 Dropout 层或 L2 正则化等。

4. 对数据质量要求高：堆叠降噪自编码器的训练过程对数据质量要求较高，如果数据中存在噪声或异常值，可能会影响模型的性能。

以上是一些堆叠降噪自编码器的缺点，需要在实际应用中进行权衡和选择。