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。