Ein potenzieller Nachteil des Fokus auf harte Proben könnte darin bestehen, dass das Modell möglicherweise überangepasst wird und Schwierigkeiten hat, allgemeine Muster zu erkennen. Durch die Betonung von harten Proben könnten auch Ausreißer oder Rauschen in den Daten stärker berücksichtigt werden, was zu einer weniger konsistenten Leistung des Modells führen könnte. Darüber hinaus könnte die Verwendung von harten Proben die Trainingszeit verlängern, da das Modell mehr Zeit benötigt, um diese schwierigeren Beispiele zu verarbeiten.