卷积神经网络有什么缺点?

卷积神经网络的缺点包括：

训练成本高

卷积神经网络通常需要大量的数据和计算资源进行训练，训练成本较高。

需要大量的参数调整

卷积神经网络中的超参数较多，需要进行大量的参数调整，以达到较好的性能。

可解释性差

卷积神经网络中的权重和特征是由模型自动学习的，难以解释模型的决策过程。

对数据的要求较高

卷积神经网络对数据的质量和数量要求较高，对于噪声和少量数据的情况下，容易产生过拟合。

可能存在过度拟合

卷积神经网络中的参数较多，容易产生过度拟合，需要进行正则化等操作来避免过度拟合。

可能存在偏见

由于卷积神经网络是在大量数据上训练得到的，可能存在数据集的偏见，导致模型的偏见。