Ein mögliches Gegenargument gegen die Verwendung von Flachheitsmethoden für die Verbesserung von Transfer und Feintuning könnte darin bestehen, dass die Flachmachung der Verlustlandschaften möglicherweise zu einer zu starken Vereinfachung der Modellrepräsentation führen könnte. Dies könnte dazu führen, dass wichtige Informationen verloren gehen oder die Modellkapazität eingeschränkt wird, was sich negativ auf die Leistungsfähigkeit des Modells auswirken könnte. Darüber hinaus könnte die Flachheit der Verlustlandschaften dazu führen, dass das Modell anfälliger für Overfitting wird, insbesondere wenn die Komplexität der Daten hoch ist. Es ist wichtig, die Balance zwischen der Flachheit der Verlustlandschaften und der Modellkapazität zu finden, um optimale Ergebnisse zu erzielen.