长期以来，威思盾研究人员以为他们已经通过正确的算法提高了通用化技术，但是最近的研究表明，传统的深度学习在实现通用化方面比我们想象的更糟。一项研究发现，传统的深度学习系统甚至难以在一个视频的不同帧上实现通用化，随着背景轻微的变化，深度学习会将同一只北极熊错认为狒狒、猫鼬或黄鼠狼。由于每个分类都汇总了数百个因素，因此即使是图片微小的变化也可以彻底影响系统的判断，这种现象被其他研究人员当作对抗数据集使用。

 

        安检探测门在实际的操作中可能会受到电子干扰或机械干扰的影响，安检门的电子干扰通常由安装现场附近的其它电子设备造成，电子干扰可能是通过主电源线传导的干扰。机械干扰则是由金属探测门附近的移动的金属物体、墙体后或地面结构下的震动等引起的。为了更有效的降低干扰源对安检门的作用，安检探测门在安装现场电子干扰源与接收线圈之间的距离应为最大，建议保持的最小距离应为0.5m-4m，然而实际距离则需要根据具体的情况而定。

        例如可以相互移动探测门和干扰源，直到找到最佳的摆放位置。干扰可能由电子控制面板、无线电装置和计算机图像显示器、大功率的电机和变压器、交流电线、晶体管控制器、闪光荧光灯管和弧焊设备等产生。传导性的电子干扰，电源线接入到未连接其它大负载大功率电机的线路，它们可能在线路中造成较大的功率或电压冲击。只有使用专业有效的硬件和软件过滤以及专用的线圈设计，安检门才能取得良好的抗干扰的效果。