resnet50对minist手写数据集分类

ResNet50是一种深度卷积神经网络，经过在ImageNet数据集上的训练，可以高效地完成图像分类任务。但是，该模型参数较多，需要较高的计算能力和较长的训练时间。

对于MNIST手写数据集分类任务，ResNet50可能显得过于强大了。因为MNIST数据集相对简单，只有黑白28x28大小的数字图片。简单的卷积神经网络也可以对其进行高效分类，如LeNet等。

使用ResNet50对MNIST数据集进行分类，可能会导致过拟合的问题，因为网络过于强大，会试图对数据进行过度拟合，从而导致泛化能力下降。

因此，针对MNIST数据集分类任务，我们建议使用简单的卷积神经网络来完成，这可以有效地提高分类精度，并且减少过拟合的问题。而ResNet50能更好地用于大规模的图像分类任务，如ImageNet和COCO等数据集。