直通估计器的主要问题在于，其反向梯度并非量化函数的真实梯度，而是一种有偏近似。该方法没有明确描述潜在变量跨越量化边界时产生的误差，也无法充分反映量化决策对码率和重建失真的真实影响。当潜在变量集中于量化边界附近，或者量化粒度较粗时，近似梯度可能与目标函数的实际变化方向不一致，进而引起收敛波动或局部优化偏差。因此，直通估计器虽然能够简化训练，但其最终性能在较大程度上取决于网络结构、损失函数以及梯度裁剪等辅助策略。相关研究也指出，直通估计和软硬退火方法虽然能够减弱训练与推理之间的形式差异，却可能因有偏梯度或不稳定梯度而影响潜在表示的学习质量。
与逐元素标量量化不同，向量量化将一组潜在特征作为整体进行离散化。设编码器输出的局部潜向量为y，向量量化首先在可学习码本中寻找与y距离最近的码字，再以该码字或其索引替代原始向量。由于量化对象由单个标量扩展为多维向量，该方法能够利用不同特征维度之间的相关关系，对复杂潜在分布具有更强的表达能力。van den Oord等人提出的VQ-VAE即利用可学习码本构建离散潜在空间，使编码器能够输出具有明确离散语义的表示。
向量量化同样面临离散最近邻搜索不可微的问题，通常需要结合直通估计、软分配或软硬退火完成训练。例如，软量化阶段可根据潜在向量与各码字之间的距离生成连续权重，随后逐步降低温度参数，使软分配逐渐接近唯一的离散码字选择。这种方式能够在训练初期保留较平滑的优化空间，并在训练后期逼近实际量化过程。其不足在于码本规模、温度变化方式和码字更新策略均会显著影响训练效果；若优化不当，还可能出现部分码字长期得不到使用、码本利用率下降以及潜在表示集中到少量码字等现象。
总体来看，加性均匀噪声具有良好的可微性和概率建模基础，但存在训练与推理不匹配的问题；通用量化能够更严格地描述均匀量化误差，并可在一定条件下改善模型表现；直通估计器实现简便，前向过程接近真实部署，却依赖有偏梯度；向量量化能够联合描述多维特征，但需要解决码本学习与离散分配带来的优化困难。实际模型应根据潜在表示结构、码率估计方式、计算复杂度以及部署要求选择相应方案，必要时还可采用先软后硬的分阶段训练策略，在潜在空间表达能力与真实量化一致性之间取得平衡。