Вычислительная сложность: ResNet50 — это архитектура глубокой нейронной сети с 50 уровнями, что делает ее обучение и развертывание дорогостоящим в вычислительном отношении, особенно на устройствах с ограниченными ресурсами.

Требования к памяти. Большое количество слоев в ResNet50 приводит к более высоким требованиям к памяти как на этапе обучения, так и на этапе вывода. Это может ограничить его применимость в средах с ограниченной памятью.

Обучение на небольших наборах данных. Для эффективного обучения ResNet50 требуется большой объем размеченных данных. При обучении на небольших наборах данных может возникнуть переобучение, что приведет к снижению эффективности обобщения.

Проблема исчезающего градиента. Глубокая структура ResNet50 может затруднить обучение из-за проблемы исчезающего градиента. Это может привести к замедлению сходимости и затруднениям в обучении глубоких сетей.

Интерпретируемость. Благодаря глубокой и сложной архитектуре интерпретация решений, принимаемых ResNet50, может оказаться сложной задачей. Понимание причин, лежащих в основе ее прогнозов, и выявление предвзятости модели становится все труднее по мере того, как сеть становится глубже.

Размер модели: ResNet50 имеет относительно большой размер модели, что может быть ограничением при развертывании модели на устройствах с ограниченными ресурсами или платформах с ограниченной емкостью хранилища.

Задачи точной настройки. Точная настройка предварительно обученной модели ResNet50 для конкретной задачи может потребовать обширных вычислительных ресурсов и опыта. Настройка параметров сети для соответствия новому набору данных может занять много времени и вычислительных ресурсов.