为什么用中心损失改进resnet50

ResNet是一种非常经典的深度卷积神经网络，其在图像分类等任务中具有很高的准确率。然而，在处理具有相似类别的样本时，ResNet的分类准确率可能会受到影响。

中心损失是一种用于解决相似类别问题的有效方法，它可以通过在特征空间中为每个类别维护一个中心点，使得相似的样本之间具有更小的距离，从而提高相似类别样本的分类准确度。

因此，将中心损失与ResNet结合可以进一步提高ResNet的性能。具体来说，使用中心损失对ResNet进行微调，可以使得ResNet对于相似类别样本的分类准确度得到大幅提升。

另外，中心损失还可以与其他损失函数结合使用，如交叉熵损失函数等。这种组合使用的方式可以在保持传统损失函数的优点的同时，进一步提高模型的性能。

综上所述，使用中心损失改进ResNet50可以提高模型对于相似类别样本的分类准确度，从而进一步提高模型的性能。