深度学习模型在瑕疵检测中的训练难点主要包括以下几个方面：
1. 小样本数据训练：瑕疵数据往往稀缺，尤其在新产品刚启动生产时。如何依托有限的小样本数据，实现较高的检测准确度及精度，是深度学习模型在瑕疵检测中面临的一大难点。
2. 单一正样本数据训练：在新产品生产初期，通常没有瑕疵样品数据。这种情况下，如何仅使用正常样本数据进行训练，实现对瑕疵品的检测，是另一个挑战。
3. 数据难分与多样性不够：瑕疵的形态多样，且有些瑕疵与正常样本的差异细微，难以区分。难以收集到全部形态的瑕疵样本，导致模型的泛化能力受限。
4. 样本不平衡：在瑕疵检测中，正常样本通常远多于瑕疵样本，这种不平衡会导致模型训练时偏向于正常样本，从而影响对瑕疵的检测效果。
5. 训练时间长且结果无确定性：深度学习模型的训练过程通常需要大量时间，且训练结果受到多种因素的影响，如超参数的选择、数据的质量等，导致训练结果具有不确定性。
6. 模型部署成本高：深度学习模型通常需要高性能的硬件支持，如GPU，以进行高效的训练和推理。在实际应用中，降低部署成本，以CPU替代GPU，同时保证准确度、精度和推理速度，是一个需要解决的问题。
深度学习模型在瑕疵检测中的训练难点主要包括小样本数据训练、单一正样本数据训练、数据难分与多样性不够、样本不平衡、训练时间长且结果无确定性以及模型部署成本高等方面。
