オントロジーの論理的制約を深層学習モデルに組み込む際の課題は、多くの場合、深層学習モデルがそのタスクに適用される際の制約を認識していないことです。例えば、オントロジー分類のタスクでは、クラス間の包含関係や排他関係などの論理的な制約が存在します。これらの制約を深層学習モデルに組み込むことは、通常、十分なデータ量があることを前提としていますが、データにはこれらの制約が明示的に表現されていない場合があります。そのため、モデルはこれらの制約を暗黙的に学習する必要があります。