为什么我们要在resnet-50架构中增加维度？
在resnet-50架构中增加维度的目的是为了提高模型的表达能力和性能。具体原因如下：
- 增加维度可以增加模型的深度：resnet-50是一个深度卷积神经网络，通过增加维度可以增加网络的层数，进一步提高模型的表达能力。更深的网络可以学习到更复杂的特征和抽象表示，从而提高模型的性能。
- 增加维度可以增加模型的宽度：在resnet-50中，每个残差块都有多个卷积层，通过增加维度可以增加每个残差块内部卷积层的通道数。增加通道数可以增加每个残差块内部的特征表达能力，使得模型更加适应复杂的数据分布。
- 增加维度可以提高模型的泛化能力：通过增加维度，模型可以学习到更多的特征信息，从而提高模型对不同类别样本的区分能力。增加维度还可以减少特征信息的丢失，提高模型的泛化能力。
- 增加维度可以提高模型的准确率：通过增加维度，模型可以更好地捕捉输入数据的细节和特征，从而提高模型的准确率。增加维度还可以减少模型的欠拟合情况，提高模型的拟合能力。
在resnet-50架构中增加维度的具体方法可以是增加卷积层的通道数、增加残差块的数量或者增加全连接层的维度等。这样可以在不增加网络参数量的情况下提高模型的表达能力和性能。
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dense =dense(1)(conv)
model = Model(inputs=input, outputs=dense)
model.compile
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