对深度学习的主要批评是许多方法缺乏理论支撑。

大多数深度结构仅仅是梯度下降的某些变式。

尽管梯度下降法已经被充分地研究，但理论涉及的其他算法，例如对比分歧算法，并没有获得充分的研究，其收敛性等问题仍不明确。

深度学习方法常常被视为黑盒，大多数的结论确认都由经验而非理论来确定。

也有学者认为，深度学习应当被视为通向真正人工智能的一条途径，而不是一种包罗万象的解决方案。

尽管深度学习的能力很强，但和真正的人工智能相比，仍然缺乏诸多重要的能力。

理论心理学家加里·马库斯指出：

就现实而言，深度学习只是建造智能机器这一更大挑战中的一部分。

这些技术缺乏表达因果关系的手段……缺乏进行逻辑推理的方法，

而且远没有具备集成抽象知识，例如物品属性、代表和典型用途的信息。

最为强大的人工智能系统，例如IBM的人工智能系统沃森，

仅仅把深度学习作为一个包含从贝叶斯推理和演绎推理等技术的复杂技术集合中的组成部分。