Bei der Implementierung von SFConv könnten potenzielle Nachteile auftreten, die berücksichtigt werden müssen. Zum einen könnte die Einführung des KL-Regularisierers zu einem zusätzlichen Rechenaufwand führen, der die Trainingszeit verlängern könnte. Zudem könnte die Anpassung des Gleichgewichtsfaktors λ eine sorgfältige Feinabstimmung erfordern, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Darüber hinaus könnte die Komplexität des SFConv-Modells die Interpretierbarkeit der Ergebnisse beeinträchtigen.