Quando os gradientes se tornam extremamente pequenos, dificultando o treinamento.

Quando os gradientes se tornam grandes demais, causando instabilidade e dificuldades no treinamento.

Quando o modelo não consegue ajustar seus parâmetros.

Quando os dados de entrada são demasiadamente complexos.

Quando a rede neural não consegue aprender a partir dos dados.