循环神经网络在图片识别上有什么局限

循环神经网络(RNN)在图片识别上的局限主要在于处理长序列数据的能力不足。由于图片数据的维度非常高，通常需要将其展开成一维向量再输入RNN中进行处理。但是，这样会导致输入序列非常长，从而使得RNN难以捕捉到长期依赖关系。同时，RNN也很难处理图片数据中的空间结构信息，这导致了在处理图片时RNN的效果不如卷积神经网络(CNN)好。因此，目前在图片识别领域，CNN被广泛应用并取得了很好的效果。