表现较差，如细粒度分类，抽象任务等；

在某些场景下，深度学习模型可能会表现得不够理想，特别是在处理一些复杂、细粒度的分类任务或者抽象的概念理解上。例如，在图像识别中，如果物体的视角、遮挡或光照条件变化大，深度学习模型可能难以做到准确区分。此外，对于需要高级推理能力的任务，如艺术创作或情感理解，由于缺乏足够的数据和明确的模式，模型的表现可能会受限。

另外，深度学习模型对训练数据的质量非常敏感，如果数据分布偏斜或者噪声较多，也可能导致性能下降。而且，过度拟合是个常见的问题，尤其是在小样本或高维度的数据集上，模型可能过于关注训练数据的细节，而忽略了泛化能力。