異なるデータセット間でのトレーニングはいくつかの潜在的課題を引き起こす可能性があります。一つ目はオーバーフィッティングです。異なるデータセットから学習したモデルが特定のデータセットに固有のパターンや特性に過度にフィットしてしまう危険性があります。これを回避するためには十分な正則化やバリデーションセットの導入が必要です。二つ目はドメインシフトです。異なるデータセット間でドメイン差異がある場合、その影響でモデルの汎化能力やパフォーマンスが低下する可能性があります。