Один из главных недостатков нейронных сетей заключается в их чувствительности к данным. Это означает, что небольшие изменения во входных данных могут привести к значительным изменениям в результатах работы сети. Например, если на вход подается изображение с небольшим шумом или искажением, нейронная сеть может дать неверный результат или сильно искаженный вывод.
Еще одним недостатком нейронных сетей является их склонность к переобучению. При обучении на большом объеме данных нейронная сеть может выработать сложные зависимости между входными и выходными данными, которые не обобщаются на новые, ранее не встречавшиеся данные. Это может привести к неправильным прогнозам и выводам при работе с новыми данными.
Таким образом, важно учитывать эти недостатки нейронных сетей при их применении и постоянно работать над улучшением алгоритмов обучения и архитектура сетей для минимизации этих проблем.