Gegen den regulierten MTL-Ansatz könnten verschiedene Argumente vorgebracht werden. Ein mögliches Gegenargument könnte sein, dass die Einführung von Regularisierung in das Multitask-Learning-Modell die Komplexität erhöhen und die Trainingszeit verlängern könnte. Dies könnte zu höheren Berechnungskosten und Ressourcenbedarf führen, was in einigen Anwendungen unpraktisch sein könnte. Ein weiteres Gegenargument könnte sein, dass die Regularisierung die Flexibilität des Modells einschränken und zu einer Überanpassung an die spezifischen Trainingsdaten führen könnte, was die allgemeine Leistungsfähigkeit des Modells beeinträchtigen könnte. Ein weiteres mögliches Gegenargument könnte sein, dass die Regularisierung möglicherweise nicht für alle Arten von Daten oder Aufgaben gleichermaßen effektiv ist und in einigen Fällen zu unerwünschten Ergebnissen führen könnte.