ResNet50 架构详解：深度学习中的残差网络

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：

输入层：输入图像的大小为 224x224x3。
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。
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。
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。
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。