resnet-50 网络结构文字叙述

ResNet-50是一种深度卷积神经网络，由多个卷积层和池化层组成。它的基本结构是残差块，每个残差块包含了两个3x3的卷积层和一个跳跃连接。ResNet-50由多个残差块组成，其中第一个残差块包含一个1x1的卷积层，用于将输入的通道数调整为64。接下来的四个阶段中，每个阶段包含了多个残差块，每个残差块的通道数都是逐渐增加的。具体来说，第一个阶段包含了3个残差块，每个残差块的通道数分别为64、64、256；第二个阶段包含了4个残差块，每个残差块的通道数分别为128、128、512；第三个阶段包含了6个残差块，每个残差块的通道数分别为256、256、1024；第四个阶段包含了3个残差块，每个残差块的通道数分别为512、512、2048。最后，全局平均池化层将特征图转换为向量，然后通过一个全连接层输出分类结果。