ResNet導入時の主な課題は以下の通りです：
高い計算リソースの必要性：深層のResNetモデルは、学習や推論に多くの計算リソースを必要とします。これは特に中小企業やリソースが限られたプロジェクトで課題となる可能性があります。
過学習のリスク：深層構造ゆえに、特に小規模なデータセットでは過学習が起こりやすくなります。適切な正則化やデータ拡張などの対策が必要です。
モデルの解釈性：多層構造のため、内部動作や学習プロセスの理解が難しい場合があります。説明可能性が重要な分野では課題となる可能性があります。
適切なモデル選択：ResNetには様々な層数のバリエーションがあり、タスクに適したモデルの選択が重要です。
これらの課題に対しては、専門家のアドバイスを受けながら、適切な設計と運用戦略を立てることが重要です。また、小規模な実験から始め、段階的に規模を拡大していくアプローチも効果的です。