resnet18识别cifar10

ResNet18是一种深度残差网络（Residual Network）的变体，由Kaiming He等人于2015年提出。它主要用于图像分类任务，尤其是对于小型图像数据集如CIFAR-10。CIFAR-10是一个用于计算机视觉研究的10类图像识别的数据集，包含60,000张32x32像素的彩色图像，分为训练集和测试集。

在ResNet18中，网络的核心思想是引入残差块（Residual Block），这有助于解决深度网络训练过程中的梯度消失问题。每个残差块包含两个或更多的层，通过直接添加输入到经过非线性变换后的输出，使得网络能够学习更复杂的特征表示。

ResNet18的具体步骤如下：

1. **输入处理**：图像通常需要进行归一化和缩放预处理，以便适应网络的要求。
2. **初始卷积**：用一个小的卷积核（如3x3）进行初步特征提取。
3. **残差块**：重复应用多个残差块，每个块包括一个或多个子层（如3x3卷积、BN（批量标准化）和ReLU激活）。
4. **全局平均池化**：在最后一个残差块后，使用全局平均池化来减小空间维度，得到固定大小的特征向量。
5. **全连接层**：将池化后的特征映射展平并通过全连接层进行分类，输出10维的概率分布。
6. **softmax分类**：对概率分布进行softmax处理，得到每个类别的预测概率。
7. **损失计算与优化**：使用交叉熵损失函数计算预测与实际标签之间的差距，然后通过反向传播更新模型参数。