Resnet50网络介绍与结构

ResNet50是由微软研究院提出的深度卷积神经网络模型，是ResNet系列中的一种。该模型主要用于图像分类、目标检测、人脸识别等计算机视觉任务中。

ResNet50的网络结构包含50个卷积层，其中包括16个恒等映射块（identity block）和34个卷积块（convolutional block）。恒等映射块和卷积块都包含了多个卷积层和批归一化层，其中卷积块还包含了一个恒等映射层。

恒等映射块的作用是在不改变输入数据维度的情况下，学习到输入数据的特征。卷积块则通过卷积操作对输入数据进行特征提取和降维，从而实现对更高层次的特征的学习。

ResNet50的最后一层是全局平均池化层，将卷积层输出的特征图转化为一个向量，然后通过全连接层将该向量映射到各个类别的概率分布上，从而实现图像分类任务。

总的来说，ResNet50网络结构通过堆叠多个卷积块和恒等映射块，实现了更深层次的特征学习，从而提高了模型的准确率和鲁棒性。