resnet18模型结构

ResNet-18是一种深度卷积神经网络模型，它是ResNet系列中的一员。ResNet-18由多个卷积层、池化层、全连接层和残差块（Residual Block）组成。下面是ResNet-18模型的结构：

1. 输入层：接受输入图像的像素值。

2. 卷积层：使用7x7的卷积核进行卷积操作，步长为2，输出通道数为64，同时进行批归一化和ReLU激活函数操作。

3. 池化层：使用3x3的最大池化操作，步长为2，减小特征图的尺寸。

4. 残差块：由多个残差单元组成，每个残差单元包含两个卷积层和一个跳跃连接。每个卷积层都使用3x3的卷积核，输出通道数为64。在每个残差单元的第一个卷积层后进行批归一化和ReLU激活函数操作。

5. 残差块重复：将多个残差单元堆叠在一起，形成不同深度的网络。ResNet-18中有4个残差块重复。

6. 全局平均池化层：对最后一个残差块的输出特征图进行全局平均池化操作，将特征图的高度和宽度降为1。

7. 全连接层：将全局平均池化层的输出连接到一个全连接层，用于分类任务。在ResNet-18中，全连接层的输出节点数为1000，对应于ImageNet数据集的1000个类别。

8. Softmax层：对全连接层的输出进行Softmax操作，得到每个类别的概率分布。