resnet50_sw

ResNet50_sw可能是指ResNeXt50模型的一个特定版本或者是在某些场景下的缩写，它结合了ResNet50（一种非常流行的深度残差网络）和Swish激活函数（一种替代ReLU的激活函数，其公式为f(x) = x * sigmoid(x)）。Swish激活函数可以更好地保持梯度流动，有助于模型性能提升。

ResNeXt50是一种基于ResNet50架构的变体，其中引入了分组卷积（group convolution），这使得模型能够并行处理更广泛的特征空间，提高模型的宽度而不是深度，从而达到更好的效果。这种结构让模型对图像识别任务有很强的表现力，并且在很多公开的数据集如ImageNet上取得了很好的成绩。

如果你遇到的是这个术语，那么可能是在某个机器学习项目、论文或者开源库中遇到了ResNeXt50模型使用了Swish激活函数的实例。