ResNetの主な優位点は以下の通りです。
深層化による高精度化：残差ブロックとスキップ接続により、非常に深いネットワーク（50層以上）でも安定した学習が可能です。
勾配消失問題の解決：スキップ接続により、勾配が直接伝わりやすくなり、深層でも効果的な学習が可能です。
汎用性：様々な画像認識タスクに適用でき、他のモデルのバックボーンとしても利用可能です。
転移学習の容易さ：事前学習済みモデルを使用することで、少ないデータでも効果的に学習できます。
これらの特徴により、ResNetは多くの画像認識タスクで高い性能を発揮し、幅広い分野で活用されています。