resnet50网络结构（resnet50网络结构图 方块图）

抱歉，我无法提供

像或

形。但是我可以给你描述一下

-

的

。

-

是一个非常流行的卷积

，由Microsoft Research团队提出。它是Residual Network（

）系列中的一种，主要用于

像分类任务。

-

由一系列卷积层、池化层、全连接层和残差块（residual block）组成。其整体结构如下：

输入

像 -> 卷积层 -> 批归一化层 -> ReLU激活函数 -> 池化层

残差块1 -> 残差块2 -> ... -> 残差块n

全局平均池化层 -> 全连接层 -> Softmax输出

每个残差块由多个卷积层和恒等映射（identity mapping）组成，其中恒等映射用于解决深层网络中的梯度消失问题。

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中的残差块由4个卷积层组成，其中包括1个1x1卷积层、1个3x3卷积层和1个1x1卷积层。这些卷积层之间使用批归一化和ReLU激活函数进行处理。

全局平均池化层用于将最后一个残差块的输出特征

转换为一维向量。最后，通过全连接层将这个向量映射到具体的类别，并使用Softmax函数进行分类。

总的来说，

-

的

非常深，并且通过残差块解决了深层网络中的梯度消失问题，使得网络更易于训练和优化。

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