깊은 학습을 사용한 FDR 제어 방법의 잠재적인 한계나 단점 중 하나는 데이터의 양과 품질에 따라 모델의 성능이 달라질 수 있다는 것입니다. 특히, 신경영상 데이터는 고차원이고 복잡한 구조를 가지며, 데이터의 불균형이나 잡음이 있을 수 있습니다. 이러한 데이터 특성은 깊은 학습 모델의 성능을 제한할 수 있으며, 과적합 문제를 야기할 수 있습니다. 또한, 깊은 학습 모델의 해석 가능성이 낮을 수 있어서 결과의 해석이 어려울 수 있습니다.