transformer与cnn对比的缺点

虽然 Transformer 和 CNN 都是常用的深度学习模型，但它们也存在一些缺点。

相比 Transformer，CNN 的缺点可能包括：

1. 局部感知性：CNN 通常只能感知局部信息，而不能捕捉全局信息。

2. 固定大小的输入：CNN 通常需要固定大小的输入，这可能会导致信息丢失或者需要进行补齐。

3. 不适用于序列建模：CNN 在处理序列数据时需要进行滑动窗口操作，这会导致信息的局部化和信息的重复。

相比 CNN，Transformer 的缺点可能包括：

1. 训练时间长：Transformer 模型通常需要更长的训练时间和更大的计算资源。

2. 对序列长度敏感：Transformer 模型对序列长度敏感，这可能会导致性能下降或者需要进行截断。

3. 不适用于图像处理等领域：Transformer 模型通常用于文本生成和翻译等任务，但在图像处理等领域可能不如 CNN 效果好。