CNNとRNNを組み合わせた場合の理論的な性能限界は、主にモデルのサイズと構造に依存します。SRNNやWS-BiRNNを用いることで、複数のCNN層を1つのRNN層に置き換えることができ、パラメータ数や計算量を削減しつつ、同等またはそれ以上の性能を発揮することが可能です。特に、リソースが限られた環境では、RNNの大きな受容野が有利に働き、CNNの小さなカーネルサイズでは捉えきれない情報を効果的にキャプチャできます。しかし、RNNは通常、長期的な依存関係を捉えるのに優れている一方で、短期的な特徴抽出においてはCNNに劣る場合があります。このため、特定のタスクにおいては、CNNとRNNの組み合わせが理論的な性能限界を引き上げる可能性がありますが、最適なアーキテクチャの設計が重要です。