卷积神经网络训练模型有什么缺点

卷积神经网络（CNN）是一种广泛应用于图像处理和计算机视觉等领域的深度学习模型，但其也存在一些缺点：

1.需要大量数据：CNN 需要大量的有标注数据来训练模型，这可能会成为训练过程中的瓶颈，尤其是当数据集较小或类别较多时。

2.容易出现过拟合：CNN 在训练时容易出现过拟合的问题，特别是当模型复杂度较高时。因此需要采取一些措施，如数据增强、dropout等，来减少过拟合的发生。

3.计算资源要求高：CNN 模型的训练需要大量的计算资源，特别是在较大的数据集上训练时，需要使用高性能的计算设备，如GPU等。

4.对输入图像大小敏感：CNN 对于输入图像的大小敏感，这可能会导致模型在处理不同大小的图像时出现问题，需要对输入图像进行预处理或调整模型结构以适应不同大小的图像。