Caffeフレームワークの欠点は何ですか？
- 学習曲線は急である：Caffeの設定と使用には一定の深層学習知識と経験が必要であり、初心者にとっては学習や慣れるのにより多くの時間と労力が必要かもしれない。
- Caffeの柔軟性の不足：Caffeは主に畳み込みニューラルネットワークのトレーニングや推論に使用されており、他のタイプのニューラルネットワーク構造やタスクのサポートが不十分で、柔軟性が不足しています。
- Caffeの設定と使用は比較的複雑であり、簡単なタスクや実験には時間と労力を費やす可能性があります。
- Caffeという深層学習フレームワークは、TensorFlowやPyTorchなど他のフレームワークと比べてユーザー数が少なく、社会的なサポートも限られています。
- リソースの使用量が高い：Caffeはハードウェアリソースに高い要求を持ち、大規模なモデルをトレーニングする際には、より多くのGPUやメモリリソースが必要となる可能性があります。
