ResNet50 是何恺明等人在 2015 年提出的 50 层残差卷积神经网络，凭借残差连接解决了深层网络难以训练的问题，至今仍是图像分类、目标检测等视觉任务中最常用的骨干网络之一，也是大量优化器、损失函数研究的标准基准模型。
ResNet50 近期进展
近期的研究并未围绕 ResNet50 本身做架构改动，而是把它当作检验训练技术的通用试验台：
当前焦点与观察点
从这批论文可以看出，ResNet50 在 2025 年之后的研究生态中扮演的角色已经从“被超越的旧架构”变成了“训练方法学的公共基准”。新优化器、学习率调度、损失函数和正则化方法几乎都默认在它上面跑一遍 ImageNet 分类实验，以证明方法有效且成本可控。这与其推理开销适中、训练收敛稳定有关，短期内这一地位难以被取代。
另一个值得注意的趋势是残差网络在垂直领域的持续使用。黑色素瘤检测、高光谱鱼类新鲜度分类（如 SGNet）、野火蔓延预测等应用中，研究者要么直接采用 ResNet50 的预训练权重做迁移学习，要么借鉴其残差结构设计轻量化变体。
对从业者而言，观察点是：当这些训练技巧（如 horizon loss、SLORR）从 ResNet50 迁移到 Transformer 类模型时收益是否依然成立；以及在算力受限的场景下，经过新方法微调的 ResNet50 是否能在性价比上继续与更大的模型竞争。