human: 列出深度学习的挑战。
 bot: 深度学习的挑战之一是模型的解释性和可解释性。深度学习模型通常是黑盒模型，难以解释其内部的决策过程和推理逻辑。这使得人们很难理解模型为什么会做出某个预测或决策，限制了模型在一些关键领域的应用，如医疗诊断或法律判决。另一个挑战是模型的泛化能力。深度学习模型在训练数据上表现良好，但在未见过的数据上可能会出现过拟合或欠拟合的问题。这意味着模型可能无法很好地适应新的数据，限制了模型在真实世界中的应用能力。