1.3.7 ResNet50
1.3.7 resnet50
深度学习网络的深度对最后的分类和识别的效果有着很大的影响，所以正常想法就是把网络设计得越深越好，但事实并非如此。网络的堆叠在网络很深时，效果却越来越差了。resnet引入了残差网络结构，通过残差网络，可以把网络层设计得很深，据说现在达到了1000多层，最终的网络分类的效果也非常好。resnet在2015年名声大噪，而且影响了2016年深度学习在学术界和工业界的发展方向，resnet50就是resnet的一种，其结构如图1-22所示。
深度学习网络的深度对最后的分类和识别的效果有着很大的影响，所以正常想法就是把网络设计得越深越好，但事实并非如此。网络的堆叠在网络很深时，效果却越来越差了。resnet引入了残差网络结构，通过残差网络，可以把网络层设计得很深，据说现在达到了1000多层，最终的网络分类的效果也非常好。resnet在2015年名声大噪，而且影响了2016年深度学习在学术界和工业界的发展方向，resnet50就是resnet的一种，其结构如图1-22所示。