Resnet50网络介绍与具体结构

ResNet50是一种深度残差神经网络，是ResNet系列中的一种。它是由何凯明等人提出的，旨在解决深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得网络可以更深更容易训练。ResNet50具有50层，包括卷积层、池化层、全连接层等。

具体结构如下：

1. 输入层：输入图像的大小为224x224x3。

2. 卷积层：第一层为7x7的卷积层，步长为2，输出通道数为64。之后的卷积层为3x3的卷积层，步长为1，共有48层，其中每隔3层会进行一次下采样，输出通道数分别为64、128、256、512。

3. 残差块：ResNet50中包含了16个残差块，每个残差块由两个3x3的卷积层组成，其中第一个卷积层的输出通道数为b，第二个卷积层的输出通道数为4b。除了第一个残差块外，每个残差块的输入和输出通道数相同。

4. 全局平均池化层：对最后一个残差块的输出进行全局平均池化，将特征图转换为1x1x2048的向量。

5. 全连接层：将全局平均池化层的输出与标签进行连接，进行分类。

ResNet50的特点是在网络中引入了残差块，使得网络可以更深更容易训练，同时通过批量归一化等技术进一步提升了网络的性能