SimMのようなトレーニングフリーなアプローチに対する反論として以下の点が挙げられるかもしれません：
精度: 一部の批評家は、トレーニングフリーなシステムは従来の方法よりも精度が低い可能性があると主張します。特定のタスクやデータセットにおいては、追加的な学習段階や損失関数更新を行わずに修正を行う手法では十分なパフォーマンス向上が見込めない場合もあります。
柔軟性: 一部利用者からは、「ユーザー提供された目標位置情報」等他方式よりも柔軟性・カスタマイズ性面で不足しているという意見もあり得ます。特定条件下でしか動作しないため汎用的では無く制約されてしまう可能性も考えられます。
計算負荷: システム内でオンザフライで操作・補正処理を行う手法は計算量増大及び処理時間延長等問題点含み得る事象です。