resnet34和resnet50结构图

ResNet（Residual Network）是一种非常流行的深度卷积神经网络架构，它在解决深度神经网络训练过程中的梯度消失和模型退化问题上取得了重大突破。ResNet34和ResNet50是ResNet的两个不同版本，它们的主要区别在于网络的深度和参数量。

ResNet34的结构图如下所示：

输入层 -> 卷积层 -> 批归一化层 -> ReLU激活函数 -> 残差块 * 10 -> 全局平均池化层 -> 全连接层 -> 输出层

其中，每个残差块由两个卷积层和一个跳跃连接组成。ResNet34总共有10个残差块，因此网络的深度为34层。

ResNet50的结构图如下所示：

输入层 -> 卷积层 -> 批归一化层 -> ReLU激活函数 -> 残差块 * 3 -> 残差块 * 4 -> 残差块 * 6 -> 残差块 * 3 -> 全局平均池化层 -> 全连接层 -> 输出层

与ResNet34相比，ResNet50的网络更深，包含了更多的残差块。具体来说，ResNet50有3个残差块的组合，每个组合包含了4个残差块，最后还有一个额外的残差块。因此，ResNet50总共有50层。