ResNet50什么时候提出的

ResNet50是在2015年由微软亚洲研究院提出的，它是一种深度残差网络模型，可以有效地解决深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得模型可以更深更复杂，从而提高模型的性能。ResNet50在当时的图像分类比赛中，取得了很好的成绩，成为了当时最先进的图像分类模型之一。ResNet50也成为了后来很多深度学习模型的基础架构。

相关问题

基线resnet50什么意思

基线ResNet50是一个深度学习中常用的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）架构。ResNet（_residual network）是由微软的研究团队在2015年提出的一种网络结构，其名称来源于它引入了残差块（residual block），这是为了解决深度网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。

ResNet50的具体含义是，它有50层（不是所有的层都是核心的残差块，但总层数为50），每一层都有一定的计算单元，用于特征提取和分类任务。这个模型在ImageNet数据集上取得了很好的性能，成为了许多计算机视觉研究的起点，并且被广泛应用于图像分类、目标检测、分割等众多计算机视觉应用中。

RESNET50是什么

RESNET50是一种深度卷积神经网络模型，由微软研究院的Kaiming He等人在2015年提出。它是ResNet（Residual Network）系列模型中的一种，主要用于图像识别、分类、检测等领域。RESNET50模型具有50层，采用了残差网络结构，能够有效地解决深度神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题，提高了模型的精度和性能。