ResNET50准确率提升缓慢

ResNet50是一种深度神经网络模型，它具有50层，可以用于图像分类、目标检测和语义分割等任务。但是，随着深度的增加，模型的训练和优化变得更加困难。因此，即使在使用ResNet50模型进行迁移学习时，准确率提升也可能会缓慢。

其中一些原因可能包括：
1. 数据集：准确率的提升取决于训练数据集的多样性和规模。如果训练数据集过小或过于简单，则很难使模型获得更高的准确率。
2. 学习率：学习率是训练神经网络时的一个重要参数，它控制每次更新权重时的步长。如果学习率设置不合理，会导致模型收敛缓慢或不稳定。
3. 正则化：正则化是减少模型过拟合的一种方法，但如果正则化强度过大，可能会导致模型欠拟合。
4. 激活函数：激活函数是神经网络的非线性部分，它对模型的性能有很大影响。如果激活函数选择不合理，也可能会导致准确率提升缓慢。