深层神经网络中的线性模型在处理复杂数据和任务时存在一些局限性，主要体现在以下几个方面：

表达能力有限

无法处理复杂非线性关系：现实世界中的许多数据和问题都具有高度的非线性特征，例如图像中的物体形状、语音信号的变化模式以及自然语言中的语义结构等。线性模型只能表示输入特征的线性组合，对于数据中存在的复杂非线性关系，线性模型无法准确捕捉和建模，导致模型的拟合效果不佳，无法很好地对数据进行分类、预测等任务。

难以拟合复杂函数：在很多情况下，数据背后的真实函数可能是非常复杂的，可能包含多个局部极值和复杂的曲线形状。线性模型由于其简单的线性结构，只能拟合出直线或超平面，无法逼近这些复杂的函数，限制了模型对数据的准确描述和预测能力。

特征学习能力不足

无法自动提取高级特征：在处理复杂数据时，数据往往包含大量的原始特征，这些原始特征可能对模型的性能贡献有限，需要提取更高级、更有代表性的特征才能提高模型的效果。线性模型缺乏自动学习和提取特征的能力，通常需要人工手动设计和选择特征，这不仅需要大量的领域知识和经验，而且可能无法找到最优的特征组合，影响模型的性能。

难以捕捉特征间的交互作用：数据中的特征之间往往存在着复杂的交互作用，这些交互作用对于理解数据和解决问题非常重要。线性模型只能考虑特征的线性加权，无法直接捕捉特征之间的非线性交互关系，从而忽略了数据中重要的信息，降低了模型的准确性和泛化能力。

数据适应性问题

对数据分布变化敏感：实际应用中的数据分布往往是不稳定的，可能会随着时间、环境等因素的变化而发生变化。线性模型在训练时是基于给定的训练数据分布进行拟合的，当测试数据的分布与训练数据分布存在较大差异时，线性模型的性能可能会急剧下降，表现出较差的泛化能力和适应性。

处理大规模数据效率低：随着数据量的不断增加，线性模型的训练和预测效率会逐渐降低。在处理大规模数据时，线性模型需要对大量的数据进行遍历和计算，计算量和存储需求会随着数据量的增加呈线性增长，这使得线性模型在面对海量数据时可能面临计算资源不足和训练时间过长的问题。

模型灵活性和可扩展性差

结构固定缺乏灵活性：线性模型的结构通常是固定的，只有输入层、输出层和简单的线性变换，难以进行灵活的调整和扩展。在面对不同的任务和数据特点时，线性模型无法像深层神经网络那样通过增加层数、改变网络结构等方式来适应不同的需求，限制了模型的应用范围和性能提升空间。

难以集成其他先进技术：深度学习领域不断涌现出各种先进的技术和方法，如卷积神经网络中的卷积层、循环神经网络中的记忆单元等，这些技术可以有效地提高模型对特定类型数据的处理能力。然而，线性模型由于其简单的结构，很难直接集成这些先进技术，导致在与其他复杂模型竞争时处于劣势。