ResNet50 结构详解：深度学习图像识别利器

ResNet50 是一种深度卷积神经网络，由 50 个卷积层和全连接层组成，用于图像分类和识别任务。它采用残差学习的思想来解决深度网络中梯度消失和梯度爆炸的问题，使得网络可以更深，更准确地学习特征。

ResNet50 的主要结构包括：

1. 输入层：接受图像数据作为输入。

2. 卷积层：包括一系列卷积操作和池化操作，用于提取图像的特征。

3. 残差块：由多个卷积层和批量归一化层组成，其中每个块都包含了一个跳跃连接 (shortcut connection)，可以将输入直接传递到输出，从而避免了信息的丢失。ResNet50 中包含了 16 个残差块，其中第一个和最后一个块包含了降采样操作，用于减少特征图的大小。

4. 全局平均池化层：对特征图进行平均池化，将其压缩为一个向量。

5. 全连接层：将向量输入到多个全连接层中，用于分类或识别任务。

ResNet50 的结构非常深，可以学习到更复杂的特征，因此在图像分类和识别任务中表现出色。