1、樣本分布不均勻：PseudoLabeling方法在使用時，要求基礎模型的預測結果與標簽的真實值之間的差異較小，數據的分布不均勻，會導致模型在新的數據場景中出現偏差，進而導致PseudoLabeling方法的結果不可靠。
2、數據噪聲較大：在訓練數據集中含有噪聲的情況下，PseudoLabeling方法無法有效識別和處理，並會導致結果不穩定。
3、樣本量太小：樣本量太小，則不足以支持PseudoLabeling方法的結果，這會導致結果不可靠。
4、模型構建的問題：在PseudoLabeling方法的應用中，模型的構建存在問題，模型不夠精確、過擬合等問題，這也會導致結果不可靠。PPL可以指以下內容之壹：
1.PhysicalProgrammingLanguage：物理編程語言，是壹種以物理實驗為基礎的編程語言，可以用於探索物理和數學的諸多領域。
2.ProbabilisticProgrammingLanguage：概率編程語言，是壹種程序語言，用於構建概率模型以及進行詳細推斷和預測。
3.People：人民、人們的縮寫。
4.Pay-per-lead：按引導付費，是壹種廣告付費模式，廣告主向聯盟公司或廣告網絡支付壹定的費用，使其在在他們的網站上獲得用戶的有效引導（例如提交表單，註冊或安裝應用程序）。