深度学习模型ResNet50详解
在深度学习领域，ResNet50 是一种被广泛应用的神经网络模型，基于 残差网络（Residual Network） 的思想构建。它通过在训练过程中的跳跃连接（skip connections），解决了传统网络中的 梯度消失问题，使得网络层数可以大幅增加。ResNet50 是 ResNet 家族的一员，其中的数字 “50” 表示它包含 50层，这种设计可以显著提升图像分类等任务的准确度。在实现上，ResNet50 采用了卷积层、批归一化、ReLU激活等多种模块组合，形成了极具代表性的 残差块（Residual Block）。
文件大小：90.75MB
评论区