提案された深層学習モデルの限界は、Param-to-Paramモデルにおいて顕著に現れます。このモデルでは、入力画像のパラメータが固定されておらず、出力画像のパラメータを生成する際により複雑な非線形性を学習する必要があります。そのため、他のモデルに比べて性能が低くなる傾向が見られます。再パラメータ化のタスクが固定されたパラメータからのみ行われる場合よりも、任意のパラメータからの再パラメータ化にはより高度な学習が必要とされるため、このモデルの限界が明確に示されています。