單點訓練法的優點是可以快速訓練模型。當樣本數量較大時，傳統的批量訓練方法需要將所有樣本壹起訓練，而單點訓練可以對每個樣本逐壹進行訓練，大大節省了訓練時間。另外，單點訓練法的訓練結果更加穩定，因為每個樣本的訓練都是獨立的，不會互相影響。
單點訓練法雖然優勢明顯，但也有壹定的局限性。首先，單點訓練的方法可能會帶來過擬合的問題，因為在逐個訓練每個樣本的過程中，模型可能會對壹些噪聲數據產生過適應。另外，單點訓練法對於大規模的數據訓練可能需要更長的時間，因為每個樣本都需要逐個訓練。另外，單點訓練法在訓練過程中需要頻繁更新模型參數。如果處理不當，模型可能不收斂或者誤差較大。