深度學(xué)習(xí)模型在瑕疵檢測中的訓(xùn)練難點(diǎn)主要包括以下幾個方面：

1. 小樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練：瑕疵數(shù)據(jù)往往稀缺，尤其在新產(chǎn)品剛啟動生產(chǎn)時。如何依托有限的小樣本數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)較高的檢測準(zhǔn)確度及精度，是深度學(xué)習(xí)模型在瑕疵檢測中面臨的一大難點(diǎn)。

2. 單一正樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練：在新產(chǎn)品生產(chǎn)初期，通常沒有瑕疵樣品數(shù)據(jù)。這種情況下，如何僅使用正常樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)對瑕疵品的檢測，是另一個挑戰(zhàn)。

3. 數(shù)據(jù)難分與多樣性不夠：瑕疵的形態(tài)多樣，且有些瑕疵與正常樣本的差異細(xì)微，難以區(qū)分。難以收集到全部形態(tài)的瑕疵樣本，導(dǎo)致模型的泛化能力受限。

4. 樣本不平衡：在瑕疵檢測中，正常樣本通常遠(yuǎn)多于瑕疵樣本，這種不平衡會導(dǎo)致模型訓(xùn)練時偏向于正常樣本，從而影響對瑕疵的檢測效果。

5. 訓(xùn)練時間長且結(jié)果無確定性：深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程通常需要大量時間，且訓(xùn)練結(jié)果受到多種因素的影響，如超參數(shù)的選擇、數(shù)據(jù)的質(zhì)量等，導(dǎo)致訓(xùn)練結(jié)果具有不確定性。

6. 模型部署成本高：深度學(xué)習(xí)模型通常需要高性能的硬件支持，如GPU，以進(jìn)行高效的訓(xùn)練和推理。在實(shí)際應(yīng)用中，降低部署成本，以CPU替代GPU，同時保證準(zhǔn)確度、精度和推理速度，是一個需要解決的問題。

深度學(xué)習(xí)模型在瑕疵檢測中的訓(xùn)練難點(diǎn)主要包括小樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練、單一正樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練、數(shù)據(jù)難分與多樣性不夠、樣本不平衡、訓(xùn)練時間長且結(jié)果無確定性以及模型部署成本高等方面。