Densenet缺点

DenseNet是一种非常强大的深度神经网络，但它也有一些缺点，这些缺点包括：

1. 训练和推理时间较长：由于DenseNet网络结构非常复杂，包含大量的连接和参数，因此在训练和推理时需要消耗大量的时间和计算资源。

2. 内存消耗较大：DenseNet需要在不同的层之间传递大量的特征图，这会导致内存消耗较大，因此需要使用较大的内存来运行网络。

3. 容易出现梯度消失问题：由于DenseNet中层与层之间的连接非常密集，因此可能会导致梯度消失问题，尤其是在训练深层网络时。

4. 对于小数据集可能过拟合：DenseNet拥有大量的参数，对于小规模数据集可能会出现过拟合的问题。