深度残差收缩网络的缺点

深度残差收缩网络，也就是DSRN，是一种用于图像超分辨率重建的深度神经网络。相比于传统的超分辨率重建方法，DSRN可以通过学习大量的低分辨率和高分辨率图像对，从而提高重建的质量和效率。然而，DSRN也存在一些缺点，如下所述。

1. 训练数据要求高：DSRN需要大量的低分辨率和高分辨率图像对进行训练，这对于一些应用场景可能难以实现。

2. 训练时间长：由于DSRN是一个非常深的神经网络，因此训练过程需要大量的计算资源和时间。

3. 对于超大尺寸图像的处理效果不佳：由于DSRN采用了卷积操作，因此对于超大尺寸的图像，其处理效果可能会受到限制。

4. 对于复杂图像的处理效果不佳：DSRN主要针对的是一些简单的图像，对于一些复杂的图像，其处理效果可能会受到限制。

综上所述，DSRN虽然在图像超分辨率重建方面表现出色，但其也存在一些局限性，需要在实际应用中进行权衡和选择。