Resnet 50 结构中的stage1~4分别是什么作用

ResNet 50是一种卷积神经网络模型，它有五个阶段（stage1~stage5）。

stage1：这一阶段使用一个3x3的卷积层和一个2x2的最大池化层。

stage2：这一阶段使用两个3x3的卷积层和一个2x2的最大池化层。

stage3：这一阶段使用五个3x3的卷积层。

stage4：这一阶段使用两个3x3的卷积层。

stage5：这一阶段使用一个全连接层，并使用softmax激活函数进行分类。

各个阶段的作用是逐层提取图像的特征并进行分类。