resnet18结构图
时间: 2023-09-08 22:02:28 浏览: 87
ResNet-18是一个经典的深度卷积神经网络结构,它是ResNet系列网络中的一个较小型号。
ResNet-18的结构图如下:
输入数据 -> 卷积层 -> 批归一化层 -> ReLU激活函数 -> 最大池化层 -> 残差连接(1) -> 残差块(两个卷积层,BatchNorm和ReLU激活函数) -> 残差连接(2) -> 残差块(两个卷积层,BatchNorm和ReLU激活函数) -> 残差连接(3) -> 残差块(两个卷积层,BatchNorm和ReLU激活函数) -> 残差连接(4) -> 残差块(两个卷积层,BatchNorm和ReLU激活函数) -> 平均池化层 -> 全连接层 -> 输出层
ResNet-18的架构中最重要的部分是残差连接。残差连接通过添加跳跃连接,将输入直接连接到输出,从而克服了梯度消失问题,使得网络的训练更加容易。每个残差块由两个卷积层、Batch Normalization和ReLU激活函数组成。在整个网络中,经过多次的残差块和池化层操作,特征图的尺寸逐渐减小,通道数逐渐增加。
最后,通过全局平均池化层将特征图降维成一个向量,再经过全连接层映射到类别标签的概率分布上,最终得到网络的输出。
总之,ResNet-18是一个具有多个残差块和池化层的深度卷积神经网络结构,通过利用残差连接解决梯度消失问题,提高了网络的训练效果和泛化能力。它在计算机视觉任务中取得了很好的性能。
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