resnet18网络结构有什么特点

ResNet-18是一种深度卷积神经网络，它是ResNet系列网络中的一员。ResNet-18的主要特点如下：

1. 残差连接：ResNet-18引入了残差连接（residual connection），通过跨层直接连接来解决深层网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题。这种连接方式使得网络可以更容易地学习到恒等映射，从而提高了网络的性能。

2. 浅层结构：相对于其他ResNet网络，ResNet-18是一个相对较浅的网络，它只有18层（包括卷积层、池化层、全连接层等）。这使得ResNet-18在计算资源有限的情况下更容易训练和部署。

3. 卷积和池化层的组合：ResNet-18采用了一系列的卷积层和池化层来提取图像特征。其中，卷积层用于捕捉图像中的局部特征，而池化层则用于降低特征图的维度和尺寸。

4. 全局平均池化：在ResNet-18的最后一层卷积层之后，采用了全局平均池化操作。这种操作可以将特征图的尺寸降低到1x1，从而将整个特征图的信息压缩成一个向量，方便后续的分类任务。

5. 分类器：ResNet-18使用一个全连接层作为分类器，将全局平均池化后的特征向量映射到不同类别的概率分布上，用于图像分类任务。

相关问题

resnet18网络模型特点

ResNet-18是一种深度卷积神经网络模型，它具有以下几个特点：

1. 残差连接：ResNet-18引入了残差连接（residual connection），通过将输入直接添加到输出中，使得网络可以学习残差函数。这种连接方式有助于解决梯度消失和梯度爆炸的问题，使得网络更容易训练。

2. 卷积层堆叠：ResNet-18由多个卷积层组成，其中包括多个3x3的卷积层和1x1的卷积层。这种堆叠的结构有助于增加网络的深度，提高特征提取能力。

3. 池化层和全连接层：ResNet-18在卷积层之后使用了池化层来减小特征图的尺寸，并在最后使用全局平均池化层将特征图转换为向量。最后通过全连接层进行分类。

4. 预训练模型：ResNet-18通常使用在大规模图像数据集上预训练的模型作为初始权重。这种预训练模型可以提供较好的初始特征表示，有助于加快收敛速度和提高模型性能。

5. 参数量较小：相对于其他深度网络模型，ResNet-18的参数量较小，适合在计算资源有限的情况下使用。

Resnet101网络结构

ResNet101是一种深度残差网络，由101个卷积层组成。它的主要特点是引入了残差块，使得网络可以更深，同时避免了梯度消失的问题。ResNet101的网络结构如下：

1. 输入层：224x224x3的图像
2. 卷积层：7x7的卷积核，步长为2，输出112x112x64的特征图
3. 池化层：3x3的池化核，步长为2，输出56x56x64的特征图
4. 残差块：由多个残差单元组成，每个残差单元包含两个3x3的卷积层和一个跳跃连接，其中第一个卷积层的输出通道数为B，第二个卷积层的输出通道数为4B，跳跃连接将输入直接加到输出上。ResNet101共有4个残差块，每个残差块包含多个残差单元。
5. 全局平均池化层：对每个特征图进行平均池化，输出1x1x2048的特征向量
6. 全连接层：将特征向量映射到1000维的向量，表示1000个类别的概率分布