虽然深度学习能够在监督下训练出表现优异以及具备一定泛化能力的模型，但是在工业领域中，随着感知环境和应用场景的变化，模型的训练会存在以下问题：kbX机器视觉检测设备_CCD视觉检测_外观缺陷检测系统_精质视觉

　　· 数据量不足。深度学习需要大量的数据进行训练，但受到设备、工艺等多因素的影响，能够获取到的数据量往往不足，从而影响深度学习效果。kbX机器视觉检测设备_CCD视觉检测_外观缺陷检测系统_精质视觉

　　· 模型通用性不佳。不同的设备、工艺之间存在差异，用一个模型去预测所有设备和工艺的状态往往效果不佳，因此需要针对不同的设备和工艺开发不同模型，大幅增加开发成本和难度。kbX机器视觉检测设备_CCD视觉检测_外观缺陷检测系统_精质视觉

　　· 模型实时性较弱。一旦出现故障，可能会带来严重后果，所以对模型实时性要求高。但现有的深度学习模型往往需要大量的计算资源和时间来训练和预测，难以满足实时性的要求。kbX机器视觉检测设备_CCD视觉检测_外观缺陷检测系统_精质视觉

　　· 模型难以解释。深度学习模型往往是一个黑盒，其决策和行为往往难以解释。工业领域的决策往往需要考虑到安全、质量等多方面因素，如果模型行为不可解释，则很难让人信服。kbX机器视觉检测设备_CCD视觉检测_外观缺陷检测系统_精质视觉