神经网络的局限性主要包括以下几个方面：
训练速度比较慢：
神经网络的训练过程通常需要大量的计算资源，尤其是在处理大规模数据集时，训练速度可能会非常慢。
比较容易过拟合：
神经网络在训练过程中可能会过拟合训练数据，导致在测试数据上的性能下降。这种情况通常发生在网络结构过于复杂或训练数据量较少的情况下。
较弱的容错能力：
神经网络通常对噪声和异常值比较敏感，容错能力相对较弱。
缺乏可解释性：
神经网络的决策过程通常是不可解释的，这使得在某些应用中（如医疗诊断、金融等）使用神经网络变得困难。
数据依赖性：
神经网络需要大量的数据进行训练，如果数据质量不佳或不足，可能会导致网络性能不佳。
计算资源需求：
深度神经网络的训练和推理过程需要大量的计算资源，这可能限制了其在某些设备上的应用。
综上所述，神经网络的局限性不包括 没有办法进行特征学习。虽然神经网络在特征学习方面表现出色，能够自动提取和抽象复杂的特征，但它们仍然受到上述局限性的影响。