resnet18模型介绍

ResNet-18是一个深度残差网络模型，由4个模块组成，每个模块包含若干个残差块。每个模块的输出通道数与输入通道数相同。第一个模块的通道数与输入通道数一致，后续的每个模块在第一个残差块中将上一个模块的通道数翻倍，并将高度和宽度减半[^1]。

ResNet-18的基本架构是残差块。在残差块中，输入通过跨层数据线路更快地向前传播。ResNet-18的目标是学习出一个理想的映射函数f(x)，其中左图虚线框中的部分需要直接拟合出该映射f(x)，而右图虚线框中的部分需要拟合出残差映射f(x)-x。残差映射在实际中往往更容易优化。当理想映射f(x)接近于恒等映射时，残差映射也容易捕捉到细微波动。

相关问题

resnet18模型

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Microsoft Research团队于2015年提出，旨在解决深度神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。

ResNet-18的主要特点是引入了残差连接（residual connection），通过跳跃连接将输入直接传递到后续层，从而解决了梯度消失和梯度爆炸问题。这种设计使得网络可以更深，更容易训练。

ResNet-18的网络结构包含18个卷积层，其中包括16个基本块（basic block）和最后的全连接层。每个基本块由两个卷积层和一个跳跃连接组成。ResNet-18的输入是224x224大小的图像，输出是1000个类别的预测结果。

ResNet-18在ImageNet数据集上取得了很好的性能，成为了计算机视觉领域中的经典模型之一。它被广泛应用于图像分类、目标检测和图像分割等任务。

resnet50模型介绍

ResNet50是一种深度卷积神经网络模型，由微软亚洲研究院的何凯明等人提出，是ResNet系列中的一员。ResNet50由50个卷积层组成，其中包括16个恒等模块和1个1x1卷积层，使用了残差块（residual block）的思想，解决了深度神经网络退化问题。ResNet50在许多计算机视觉领域的任务中表现出了很好的性能，如图像分类、目标检测、图像分割等。