ResNet50 结构详解：深度卷积神经网络的强大架构

ResNet50 是一种深度卷积神经网络，其结构包含了 50 个卷积层和全连接层。整个网络分为 5 个阶段，每个阶段包含若干卷积层和一个降采样层。其中，第一阶段包含一个 7x7 的卷积层，接着是一个最大池化层，然后是 3 个卷积层。第二阶段包含了 4 个卷积层和一个降采样层。第三阶段包含了 6 个卷积层和一个降采样层。第四阶段包含了 8 个卷积层和一个降采样层。最后一个阶段包含了 3 个全连接层。每个卷积层都使用了残差块的结构，其中每个残差块包含了两个卷积层和一个跳跃连接。这种跳跃连接可以使得网络学习到更加复杂的特征，避免了梯度消失问题。ResNet50 的最后一层是一个 softmax 层，用于输出分类概率。整个网络的训练过程使用了交叉熵损失函数和随机梯度下降算法。ResNet50 的结构在图像分类、物体检测和语义分割等领域都取得了很好的效果。