ResNet50网络模型

ResNet50是一类深层残差网络（Deep Residual Network），它在2015年由微软研究院的研究人员提出，之后迅速成为计算机视觉领域非常流行的架构之一。该模型由50层深度的卷积神经网络（CNN）组成，并通过引入“残差学习”以简化深层网络的训练。ResNet50的主要特点是使用“跳跃连接”或“快捷连接”来允许输入直接跳过一些层，进而连接到输出，这解决了传统深层神经网络中随着深度增加学习难度提高的问题。 该模型的配置文件通常以.h5或.onnx等格式存在，使得数据科学者及机器学习工程师能够直接在自己的数据集上部署训练好的模型或者进行微调。ResNet50适用于图像分类、目标识别等多种任务，在性能与速度上都达到了很高的标准，并且在多个基准测试中刷新记录。 在网络架构方面，ResNet50的“深度”不仅仅意味着有很多层，还代表了深层特征的提取能力。与此同时，优化算法的加入与硬件支持的改进，让这款网络模型不仅在科研中占据重要地位，同样也在工业界得到广泛的应用，成为当今深度学习领域中的一款里程碑作品。