ResNet50模型

ResNet50是一个非常著名的深度残差网络（Residual Network），由微软亚洲研究院于2015年提出，它的全名是Residual Network with 50 Layers。该模型的主要创新点在于解决了深度神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题，即在网络层数增加时，由于反向传播过程中信息的逐层衰减，导致深层网络难以训练。

ResNet50采用了残差块（Residual Block）的设计，每个残差块包含一个跳跃连接，直接将输入添加到经过几个卷积层后的输出上。这允许网络学习如何将输入直接加到更深的层次，绕过了可能出现的问题，使得信息能够有效地传播到整张网络，从而大大提升了深度学习的有效性。

ResNet50在ImageNet大型视觉识别挑战赛中取得了非常好的成绩，尤其是在大规模图像分类任务上展现了卓越性能。如今，它已成为许多计算机视觉任务的基础模型，比如图像分类、目标检测和图像分割。