SE图像识别结构的缺点

SE（Squeeze-and-Excitation）结构是一种用于增强卷积神经网络（CNN）性能的注意力机制。虽然SE结构可以提高CNN的性能，但它也存在一些缺点，如下所述：

1. 计算复杂度增加：SE结构需要进行额外的计算，增加了模型的计算复杂度和训练时间。

2. 参数数量增加：SE结构需要额外的参数，增加了模型的参数数量，这可能会导致过拟合。

3. 对小数据集不够友好：SE结构需要大量的数据来训练，对于小数据集来说，可能会导致过度拟合或性能下降。

4. 可能导致注意力偏向：SE结构的注意力机制可能会导致注意力偏向某些特征，而忽略其他重要的特征，从而影响模型的性能。