resnet50残差网络结构图

ResNet50是一种深度残差神经网络，是ResNet系列中较为常用的模型之一。它由若干个残差块组成，每个残差块内部包含若干个卷积层和一个跳跃连接（shortcut connection），可以有效地解决深度神经网络中梯度消失和梯度爆炸的问题。下面是ResNet50的结构图：


如图所示，ResNet50由5个阶段（stage）组成，每个阶段内部包含多个残差块。其中第一个阶段为7x7的卷积层和一个最大池化层，后面四个阶段均为包含多个残差块的卷积层。