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ResNet50是一种深度卷积神经网络，属于残差网络系列。它的核心创新是引入了残差连接，也就是跳跃连接。这种连接允许输入信号直接跳过某些层，与后面层的输出相加，从而解决了深度网络训练中的梯度消失问题。
残差连接的核心思想是让网络学习残差函数F(x)，而不是直接学习完整的映射。输入x通过跳跃连接直接与经过权重层处理后的F(x)相加，得到F(x)+x。这样即使权重层学习到零映射，输出仍然是输入x，保证了梯度能够顺畅地反向传播，解决了深度网络训练困难的问题。
ResNet50的网络结构包含50个带权重的层。首先是一个7乘7的卷积层和3乘3的最大池化层进行特征提取。然后是四个主要阶段，每个阶段包含不同数量的残差块。Stage1有3个残差块，Stage2有4个，Stage3有6个，Stage4有3个。每个阶段的通道数逐渐增加，从64到128、256，最后到512。最终通过全局平均池化和全连接层输出分类结果。
ResNet50作为一个经典的深度学习模型，在计算机视觉领域有着广泛的应用。它最初在ImageNet图像分类任务上取得了突破性成果，后来被广泛用作目标检测、图像分割等任务的骨干网络。在迁移学习中，预训练的ResNet50模型常被用作特征提取器。此外，它在医学影像分析、自动驾驶等实际应用中也表现出色，成为了深度学习领域的重要里程碑。
总结一下我们今天学习的内容：ResNet50是一个具有50层的残差神经网络，通过引入残差连接有效解决了深度网络训练中的梯度消失问题。它的网络结构包含四个主要阶段，每个阶段有不同数量的残差块。ResNet50在图像分类、目标检测、医学影像分析等多个领域都有广泛应用，是深度学习发展史上的重要里程碑。