다중 채널 모델의 성능 향상이 제한적인 이유는 주로 모델의 용량과 학습 데이터의 부족으로 설명할 수 있습니다. 다중 채널 모델은 여러 채널에서 동시에 입력을 받아들이고 처리해야 하기 때문에 단일 채널 모델보다 더 많은 계산 및 용량이 필요합니다. 이로 인해 모델이 각 채널의 특징을 충분히 학습하지 못하고 성능이 제한될 수 있습니다. 또한, 다중 채널 데이터에 대한 라벨이 부족하거나 부정확할 경우 모델의 학습이 어려워지고 성능이 제한될 수 있습니다.