DenseNet的缺点

1. 训练时间长：由于DenseNet的高度连接结构，计算量较大，训练时间较长。

2. 内存占用大：由于DenseNet模型中存在大量的连接，导致模型参数数量和内存占用量较大。

3. 模型不易扩展：由于DenseNet的高度连接结构，增加网络深度或宽度时容易导致梯度消失或爆炸，因此DenseNet的扩展性较差。

4. 需要更多的计算资源：由于DenseNet的高度连接结构，需要更多的计算资源来训练和推断模型。

5. 可解释性较差：由于DenseNet的高度连接结构，很难解释每个特征的作用，因此模型的可解释性较差。