ResNet的网络结构图

Residual Network (ResNet)是一种深度卷积神经网络（CNN），由Kaiming He等人于2015年提出，它解决了深度学习过程中深层网络训练过程中的梯度消失或爆炸问题。ResNet的核心设计是引入了残差块（Residual Block），每个残差块包含两个或更多的卷积层，通过跳跃连接（skip connection）将输入直接连接到输出，使得模型能够更有效地学习和传播特征。

基本的Residual Block分为三部分：
1. **身份映射**（Identity Mapping）：直接将输入数据添加到经过几个卷积层后的输出上。
2. **卷积层**：通常包括一个或多个标准卷积层，用于提取特征。
3. **非线性激活**：如ReLU函数，增加模型表达能力。

ResNet有几种变体，如ResNet-18、ResNet-34、ResNet-50等，它们分别有不同的深度。其中，ResNet-18适合小数据集，ResNet-50及以上更适合大型数据集和高性能计算环境。

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ResNet网络结构图

ResNet（Residual Network）是一种深度卷积神经网络，由Microsoft Research团队在2015年提出，旨在解决深度神经网络训练过程中因梯度消失或梯度爆炸问题导致的性能下降。ResNet的核心创新在于引入了残差块（Residual Block），使得网络能够更容易地学习和传递特征。

ResNet网络结构图主要包含以下几个关键组件：

1. **基础模块（Basic Block）或更深的 Bottleneck Block**：这些是ResNet的基本组成单元，包含两个或更多的卷积层，每个层之间通常会有一个跳跃连接（skip connection），直接将输入添加到输出中，绕过了某些层，解决了梯度传播问题。

2. **残差模块**：每个模块都是围绕一个残差计算来设计的，即期望输出等于输入加上经过一系列卷积操作后的输出，这样即使深层网络，也可以直接学习残差。

3. **堆叠模块**：通过多个相同的残差模块堆叠起来形成残差层，每一层都能增加一定的深度。

4. **全局平均池化（Global Average Pooling）**：在最后一层，通常采用全局平均池化来减小维度并生成固定长度的特征向量，然后接上全连接层进行分类。

5. **分类层**：包括全连接层和softmax层，用于最终的分类任务。

resnet网络结构图

以下是ResNet（残差网络）的网络结构图，其中包含50层、101层和152层的三个版本。ResNet通过添加残差连接来解决深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题，从而使网络可以更深更准确地学习数据的特征。