深度学习项目通常在三个主要领域面临挑战：数据准备、模型训练和部署。这些问题可能会减缓项目进展、增加成本或导致结果不可靠。理解这些障碍有助于开发者更好地规划和有效分配资源。
数据质量和数量 第一个主要挑战是获取足够且高质量的数据。深度学习模型需要大量数据集才能很好地泛化，但收集标记数据既耗时又昂贵。例如，医学影像项目需要专家对肿瘤等病症进行标注，这需要大量人工。即使数据量足够，不平衡的数据（例如，95% 的“健康”样本和 5% 的“患病”样本）也可能导致模型产生偏差，做出不正确的预测。数据清洗是另一个难题：必须识别和修复损坏的文件、不一致的格式或错误的标签。数据增强技术（例如，旋转图像）可以人工扩充数据集，但无法解决数据多样性或代表性方面的根本性差距。
模型训练的复杂性 训练深度学习模型涉及平衡计算资源、时间和性能。像 Transformer 这样的大模型需要强大的 GPU，这对于小型团队来说可能成本高昂或难以获得。过拟合（模型记忆了训练数据但在新输入上表现不佳）很常见，尤其是在数据有限的情况下。Dropout 或 early stopping 等技术有所帮助，但需要通过实验进行调整。超参数（例如，学习率、批量大小）也需要仔细调整。例如，过高的学习率可能会导致计算机视觉模型无法收敛，而过低的学习率则可能浪费数周的训练时间。调试比传统软件更困难，因为错误表现为细微的性能下降，而不是明确的崩溃。
部署和维护 将模型部署到生产环境带来了可伸缩性和集成方面的挑战。在服务器上训练的模型可能由于延迟或内存限制而难以在移动设备上进行实时推理。例如，用于自动驾驶汽车的物体检测系统必须在几毫秒内处理帧，这通常需要模型优化（例如，剪枝层）。将模型与现有系统集成——例如将推荐引擎添加到电子商务平台——需要与 API、数据库和安全协议兼容。部署后，模型可能会随着输入数据随时间推移而变化（例如，用户行为改变）而性能下降，这需要持续监控和重新训练。维护成本往往被低估，因为更新可能涉及重新收集数据或从头开始重新训练。