深度学习模型是一种在人工智能领域非常强大的技术，已经被应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等方面，并且在许多任务上都取得了优异的成绩。然而，深度学习模型也存在一些局限性，下面将对其进行简要介绍。
- 数据依赖性：深度学习模型需要大量的标注数据进行训练，而且这些数据的质量对模型的性能起着至关重要的作用。如果数据中存在噪声或者其他问题，那么训练出来的模型可能会受到影响。
- 可解释性差：深度学习模型通常是一种黑盒模型，它们难以解释为什么会给出某一个预测结果。这种缺乏可解释性给模型的应用带来了一定的困难。
- 模型复杂度高： 深度学习模型的参数通常数目很大，在训练过程中需要大量的计算资源，因此建立和训练一个有效的深度学习模型需要相当大的代价。
- 通用性差：由于深度学习模型的泛化能力有限，它们对新领域的数据可能不太适应。与其他机器学习方法相比，深度学习模型通常需要更多的领域专家和调整才能适用于不同的任务。
- 对抗攻击易受影响：深度学习模型容易受到针对性的对抗攻击，例如在图像分类任务中添加噪声或扰动数据，这些修改很小，但是却能够让模型产生错误分类结果。
- 训练过程中的困难 ：深度学习模型需要进行许多超参调优并且需要较长的训练时间，这会导致在实际应用中遇到计算资源有限或者时间紧迫等问题，训练出来的模型质量是不能得到保证的。
当然，针对深度学习的局限性，也有许多对策可以采取。例如，加强数据的预处理；使用更简单的网络结构；增加监督信号等方式，以及增大模型的规模和深度以提高准确率，缓解一些局限性。
