resnet50的后两层

ResNet-50是一种深度卷积神经网络，由50个卷积层组成。它的后两层是全局平均池化层和全连接层。

1. 全局平均池化层：在ResNet-50的最后一个卷积层之后，会添加一个全局平均池化层。这个池化层的作用是将特征图的每个通道的特征值进行平均，得到一个固定长度的向量表示。这样可以减少特征图的维度，并且保留了每个通道的重要信息。

2. 全连接层：在全局平均池化层之后，会添加一个全连接层。全连接层将全局平均池化层输出的向量作为输入，通过一系列的线性变换和非线性激活函数，将特征向量映射到最终的分类结果。通常情况下，ResNet-50的全连接层会输出一个包含类别数目的向量，每个元素表示对应类别的概率。

相关问题

resnet50的50层分别是什么

ResNet-50是一个具有50层的深度残差网络，它的结构与ResNet-18类似，但是更深更宽，包含更多的卷积层和残差块。ResNet-50的50层可以分为以下几个部分：

1. 输入层，即输入图片的尺寸为224x224x3。
2. 卷积层，通过7x7的卷积核对输入图片进行卷积操作，步长为2，得到112x112x64的特征图。
3. 池化层，通过3x3的池化核对特征图进行下采样，步长为2，得到56x56x64的特征图。
4. 4个残差块，每个块包含多个残差单元，其中前3个块的输出通道数分别为256，512和1024，最后一个块的输出通道数为2048，每个残差单元包含3个3x3的卷积层和一个跳跃连接，其中第一个卷积层的输出通道数与残差块的输出通道数相同，后两个卷积层的输出通道数都为残差块的输出通道数。
5. 全局平均池化层，将最后一个残差块的输出特征图进行全局平均池化，得到1x1x2048的特征图。
6. 全连接层，将1x1x2048的特征图展平成1维向量，然后通过一个全连接层将其映射到1000个类别上。
7. Softmax层，对全连接层的输出进行Softmax激活，得到分类结果。

以上是ResNet-50的50层，其中4个残差块是其中最重要的部分，通过引入跳跃连接解决了深度神经网络中的梯度消失问题，提高了识别准确率。相比于ResNet-18，ResNet-50具有更多的层数和更多的参数，可以处理更复杂的图像分类任务，但也需要更多的计算资源和更长的训练时间。

ResNet50 FC层公式

ResNet50是一种深度卷积神经网络，其FC层公式如下：

fc_layer = nn.Sequential(
                nn.Linear(2048, 1000),
                nn.ReLU(inplace=True),
                nn.Dropout(p=0.5),
                nn.Linear(1000, num_classes)
            )

其中，2048是ResNet50最后一个卷积层输出的通道数，1000是中间层的维度，num_classes是输出层的类别数。可以看到，FC层由两个线性层和两个激活函数组成，其中第一个线性层将输入特征向量转换为1000维向量，经过ReLU激活函数后，再通过Dropout层进行正则化，最后再通过第二个线性层将其映射到num_classes维度的输出向量。