resnet-50源码 链接

很抱歉，我无法提供具体的源码链接。但是，我可以为您介绍一下ResNet-50的基本原理和结构。

ResNet-50是一种深度卷积神经网络，用于图像分类和目标识别任务。它是ResNet（残差网络）系列模型中的一种，由微软研究院提出。ResNet-50由50个卷积层组成，其中包括残差块和全局平均池化层。

残差块是ResNet的核心组件，它通过引入跳跃连接（shortcut connection）来解决深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。每个残差块由两个或三个卷积层组成，其中包括一个恒等映射（identity mapping）和一个卷积层。恒等映射将输入直接传递到输出，而卷积层则对输入进行特征提取。

ResNet-50的结构可以简单描述为：
1. 输入图像经过一个7x7的卷积层，步长为2，进行特征提取。
2. 经过一个最大池化层，尺寸减半。
3. 通过四个残差块进行特征提取和下采样。
4. 最后经过一个全局平均池化层，将特征图转换为向量。
5. 最后通过一个全连接层进行分类。