摘
要
随着人工智能的内涵和功能被不断地丰富，卷积神经网络（
Convolutional Neural Network
，
CNN
）
等的
深度学习模型在机器学习中得到了广泛的应用。其中，
ResNet50
作为卷积神经网络的成员之一，
大小适中
的
网络
和
算力
的低门槛使其在
进行图片分类的研究
中取得过较好成绩
。
此前基于
ResNet50
网络进行的图像分类的研究尚未涉及宝石分类的方向，运用深度学习的模型对宝石图像识别和分类的相关研究较少。因此
，本文在整理与总结国内外
ResNet50
网络
的基本理论成果与应用现状的基础上，
运用当前
较为
新颖
的
百
基于ResNet50的宝石图片分类的研究-23879字.docx