ResNet50 FC层公式

ResNet50是一种深度卷积神经网络，其FC层公式如下：

fc_layer = nn.Sequential(
                nn.Linear(2048, 1000),
                nn.ReLU(inplace=True),
                nn.Dropout(p=0.5),
                nn.Linear(1000, num_classes)
            )

其中，2048是ResNet50最后一个卷积层输出的通道数，1000是中间层的维度，num_classes是输出层的类别数。可以看到，FC层由两个线性层和两个激活函数组成，其中第一个线性层将输入特征向量转换为1000维向量，经过ReLU激活函数后，再通过Dropout层进行正则化，最后再通过第二个线性层将其映射到num_classes维度的输出向量。