一维深度残差收缩网络的缺点

一维深度残差收缩网络的主要缺点是：

1. 受限于网络结构：该网络只能用于一维输入数据，因此在处理二维或更高维数据时不够灵活。

2. 容易过拟合：由于该网络具有大量参数，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：由于该网络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. 不适合处理长序列数据：由于残差块中的卷积操作会导致序列长度的缩小，因此该网络不适合处理长序列数据。