Der Einsatz von mehr gelernten Schritten in den Lifting-Strukturen könnte potenzielle Nachteile mit sich bringen, darunter:
Erhöhte Komplexität: Mit jedem zusätzlichen gelernten Schritt steigt die Komplexität des Modells, was zu höheren Berechnungskosten und einem erhöhten Ressourcenbedarf führen kann.
Erhöhte Region der Unterstützung: Jeder gelernte Schritt hat in der Regel eine größere Region der Unterstützung als ein festgelegter Schritt, was zu einer Ausweitung der Region der Unterstützung des gesamten Kompressionsverfahrens führen kann.
Schwierigkeiten beim Training: Das Training von Modellen mit mehr gelernten Schritten kann schwieriger sein, da die Interaktion zwischen den Schritten komplexer wird und das Risiko von Konvergenzproblemen steigt.
Potenzielle Überanpassung: Mit zunehmender Anzahl von gelernten Schritten besteht die Gefahr der Überanpassung an die Trainingsdaten, was zu einer schlechteren Generalisierung auf neuen Daten führen kann.