부정확한 모델에 대한 적응 전략은 몇 가지 한계점을 가질 수 있습니다. 첫째, 오프라인 모델의 불일치나 모델의 불확실성을 완전히 보완하기 어렵다는 점이 있습니다. 모델의 부정확성을 완벽하게 보상하는 것은 어려울 수 있으며, 이로 인해 실제 환경에서 예기치 못한 결과가 발생할 수 있습니다. 둘째, 온라인으로 모델을 업데이트하거나 새로운 관측을 통해 적응하는 것은 계산적으로 요구되는 자원이 많을 수 있습니다. 따라서 실시간으로 모델을 조정하거나 업데이트하는 것이 어려울 수 있습니다.