以确定产生所需输出的节点之间的连接和权重，这些节点协同工作以执行模式识别、分类和预测等复杂任务。
对数据质量的依赖：神经网络的性能在很大程度上取决于训练数据的质量和数量，这在某些应用程序中可能是一个限制。
可解释性：神经网络可能难以解释，因此很难理解它们是如何得出特定预测或决策的。
预测客户流失。识别可能停止使用某项服务的客户。
虽然神经网络有很多优点，但也有一些限制需要考虑。 神经网络的一些局限性包括：
推荐系统。电子商务网站上的产品推荐通常基于神经网络。
该类型网络通过让两个神经网络相互对抗来生成新数据，一个生成数据，另一个试图将其与真实数据区分开来。
诊断疾病。检测医学扫描中的异常以识别癌症等疾病。
神经网络可以检测输入和输出之间难以明确编程范式的复杂非线性关系。
一旦训练完成，神经网络就建立了一个数学模型，可用于推理以对新数据做出预测或决策。
缺乏透明度：神经网络可以被视为一个“黑匣子”，因为通常很难理解它们是如何达到给定预测的，这在需要透明度或问责制的应用程序中可能是一个限制。
过度拟合：神经网络有时会过度拟合训练数据，这意味着它们变得过于专业化，在新数据上可能表现不佳。
神经网络可以识别数据中复杂的模式和关系，这些模式和关系对于人类或其他机器学习算法来说可能并不明显。