Resnet50 网络模型

ResNet50是一种深度卷积神经网络模型，由微软研究院的Kaiming He等人于2015年提出。该模型可以用于图像分类、目标检测和图像分割等领域。

ResNet50模型的主要特点是引入了残差连接（residual connection）和残差块（residual block）。残差连接是一种跨层连接方式，可以将网络中的某一层的输出与前面的某一层的输出相加，从而解决了深度神经网络中出现的梯度消失和梯度爆炸问题，使得网络更容易训练。残差块是一种具有相同结构的模块，每个模块由两个或三个卷积层组成。在残差块中，每个卷积层的输出都会经过批量归一化和激活函数的处理，然后再与输入进行加和，得到残差块的输出。

ResNet50模型共包含50个卷积层，其中包括16个残差块。该模型采用了大量的1x1卷积层和3x3卷积层，并使用了批量归一化、最大池化和全局平均池化等技术。ResNet50模型在ImageNet数据集上取得了很好的表现，成为了深度学习领域中的经典模型之一。