深度残差收缩网络模型结构的缺陷

深度残差收缩网络模型结构的主要缺陷是：

1. 局限性：该模型结构只适用于图像分类任务，而在其他任务上可能表现不佳。

2. 容易过拟合：由于该模型具有大量参数，很容易过拟合数据。因此，在训练时需要采用一些正则化方法来避免过拟合。

3. 计算成本高：由于该模型的深度和宽度都很大，因此计算成本较高。在实际应用中，需要考虑计算资源的限制。

4. 难以训练：由于该模型的深度较大，因此在训练时可能会出现梯度消失或梯度爆炸的问题，导致难以训练。需要采用一些技巧来解决这些问题，例如残差连接和批量归一化等。

5. 需要合适的超参数：该模型需要调整多个超参数，如层数、通道数、卷积核大小等，才能达到最佳性能。这需要大量的试验和调整，比较麻烦。