前立腺がんの超音波画像分類において、トランスフォーマーの限界は主に小規模データセットにおける特徴表現の効率性や過学習の可能性に関連しています。提供された文脈では、畳み込み層に比べてトランスフォーマーの特徴表現が不十分であり、畳み込み層の方が過学習を軽減し、性能を向上させる可能性が示唆されています。トランスフォーマーは画像認識においても有用性が示されていますが、小規模データセットにおいては畳み込み層の方が優れた結果をもたらす可能性があります。改善の余地としては、トランスフォーマーのパラメータ調整やデータ拡張の最適化などが考えられます。さらに、トランスフォーマーと畳み込み層を組み合わせたハイブリッドアーキテクチャの構築や、より大規模なデータセットでのトランスフォーマーの効果を検証することが有益であるかもしれません。