深度学习，尤其是最近几年，被广泛宣传为可以处理复杂问题的强大工具。然而，我们必须理解，在某些特定的问题或数据集上，传统的方法有时可能更适合或更稳定。以下是一些可能解释为什么在考虑G × E交互效应时，深度学习没有表现得像GBLUP模型那么好的原因：
数据量和复杂性：深度学习模型，特别是大型的网络，需要大量的数据来进行有效的训练。对于某些问题，可能没有足够的数据来训练一个深度学习模型，而GBLUP这样的传统模型可能更容易适应较小的数据集。
过拟合：深度学习模型有时可能过于复杂，导致在训练数据上过拟合。当模型过度关注数据中的噪声而不是真正的模式时，这可能会发生。GBLUP模型可能更为健壮，不太容易受到噪声的影响。
模型的假设：GBLUP和其他传统统计模型经常基于对数据的某些假设。例如，它们可能考虑到了某些基因和环境之间的特定关系。深度学习模型可能没有这些假设，所以可能在某些特定问题上不如基于假设的模型表现好。
计算和优化：深度学习模型可能需要更多的计算资源和时间来训练。优化深度学习模型的参数也可能更具挑战性，特别是在存在大量的参数和可能的局部最小值的情况下。
解释性和透明度：在某些应用中，我们不仅仅关心模型的预测能力，还关心模型的解释性。GBLUP这样的模型可能更容易解释和理解，这可能使它们在某些情境下更为有价值。
总之，尽管深度学习在许多任务上都表现出色，但这并不意味着它在所有任务上都是最佳选择。选择最佳模型应该基于特定问题的具体情境和需求。
以下是几个关键的观察和结论：
不同模型的性能可能会因数据集和任务而异：例如，有些研究发现传统的基因组预测模型在某些情况下比深度学习模型表现更好，而其他研究则得出相反的结论。这意味着没有一个模型是适用于所有情境的"最佳"选择。选择最佳模型取决于具体的研究背景、数据特点和目标。
模型间的性能差异可能并不总是显著的：例如，在草莓和蓝莓的研究中，CNN和传统模型的预测精度非常接近，而某些情况下深度学习模型只比传统模型稍好。
交互效应可能影响模型的性能：例如，Montesinos-López等人[81]的研究发现，当没有考虑基因型与环境的交互时，NDNN模型比PDNN模型表现更好，但当考虑到这种交互时，两种模型之间没有显著差异。
模型的复杂性与预测性能之间可能不存在直接关系：有时，更复杂的深度学习模型可能不如简单的线性模型。这可能是因为某些基因组数据的结构和模式可能与线性模型更为相似，而深度学习模型可能会对数据进行过拟合。
不同的评估指标可能导致不同的结论：例如，Pérez-Rodríguez等人[83]使用多种评估指标来评估其提出的神经网络模型与传统模型的性能，并发现其神经网络在多数评估指标上都优于传统模型。
总的来说，这些研究结果表明，深度学习模型在某些情境下具有潜力，但它们并不总是传统基因组预测方法的替代品。为了获得最佳的预测性能，研究者可能需要尝试多种模型，并根据特定的研究背景和数据特点进行选择。