深度残差神经网络ResNet50

深度残差神经网络ResNet50是一种先进的深度学习模型，由微软的研究人员提出。它的主要特点是引入了残差学习的概念，通过在网络中添加跨层连接，使得网络能够更容易地学习到数据的复杂特征。ResNet50的名字来源于它的深度为50层，但实际上，它的结构要复杂得多，包括多个残差块和跳跃连接。这种设计使得网络能够有效地处理大量的输入数据，同时避免了梯度消失和过拟合的问题。ResNet50已经在许多计算机视觉任务中取得了优秀的性能，包括图像分类、物体检测和语义分割等。