深度学习通常不太适合只有非常小的训练数据集的领域。这包括医学等领域，例如，患者数据只能通过昂贵且耗时的临床试验获得。临床试验通常只包含数百条记录。

根据设计，深度学习模型具有许多参数（例如，数百万），并且与任何机器学习算法一样，当参数的数量大大超过训练记录的数量时，您可能会看到过度拟合。