由於標記工作的成本相當高，因此當某應用領域的規模不足以支撐其所需的標記成本時，深度學習技術對該領域來說便不具成本效益。
其中之一是因資料蒐集作業而衍生的成本。傳統而言，資料必須受到「監督」，也就是由操作人員確保資料輸入和輸出過程的正確性。例如，在建立汽車預警系統時，需針對汽車、行人、自行車騎士、停車標誌等資料進行人工標記。由於標記工作的成本相當高，因此當某應用領域的規模不足以支撐其所需的標記成本時，深度學習技術對該領域來說便不具成本效益。