本研究旨在改进ResNet50模型，提高图像分类的准确性和效率。首先，对ResNet50模型进行了分析和优化，提出了一种新的改进方法。通过对不同数据集进行实验，结果显示，改进后的模型在各个数据集上均取得了较高的分类准确率，并且相较于传统ResNet50模型，具有更快的运行速度和更低的计算复杂度。此外，还对改进模型在多个领域的应用进行了探讨，包括医学图像识别、自然场景分类等。通过本研究，可以为图像分类领域提供一种更高效、更精准的解决方案。