PDEによる幾何学的学習に完全に依存することの欠点や制限事項はいくつかあります。まず第一に、PDE-G-CNNsは計算量が増加しやすくなる可能性があります。複雑な偏微分方程式を解く必要があるため、計算リソースや時間が増加する場合があります。さらに、PDE自体の設定やパラメータチューニングが困難である場合もあります。
また、PDE-G-CNNsは特定の幾何学的変換（回転等）への不変性しか提供しない場合があるため、データセット内で発生する他の種類の変換パターン（例：歪み）へ対応しづらいという制約も考えられます。
さらに、「黒箱」問題も存在します。PDE-G-CNNsでは内部動作および結果生成プロセスを理解し解釈することが難しい場合もあります。この「黒箱」性質から得られた結果を正当化したり説明したりすることは挑戦的です。