1. 불완전한 지식: 진화하는 아키텍처 합성은 사용 가능한 정보 또는 제한될 수 있는 지식 기반에 의존하며 이는 최적이 아닌 솔루션으로 이어질 수 있습니다.
2. 시간 소모: 진화 아키텍처 합성 프로세스에는 상당한 시간 투자가 필요하며 시스템이 복잡할수록 더 많은 시간이 필요합니다.
3. 사용 가능한 데이터에 대한 의존성: 진화 아키텍처 합성의 효율성은 모델을 생성하고 교육하는 데 사용 가능한 데이터에 의존합니다.
4. 제한된 범위: 진화적 아키텍처 합성을 사용한 문제 해결의 범위는 데이터를 사용할 수 있는 특정 도메인 또는 영역으로만 제한될 수 있습니다.
5. 복잡성: 진화 알고리즘 기법은 다른 아키텍처 합성 방법보다 복잡한 경향이 있어 큰 단점이 될 수 있습니다.
6. 리소스 집약적: 진화 아키텍처 합성을 실행하는 프로세스는 컴퓨터 리소스에 큰 부담을 줄 수 있으며 이로 인해 비용이 증가할 수 있습니다.
7. 과적합의 위험: 진화적 아키텍처 합성 방법은 과적합으로 이어질 수 있으며, 여기서 생성된 모델은 훈련에 사용되는 데이터 이상으로 일반화하기에는 너무 복잡합니다.
8. 인간 입력 부족: 진화 아키텍처 합성 프로세스는 대부분 자동화되어 인간 입력 및 설계 전문 지식의 통합을 제한할 수 있습니다.
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