resnet18神经网络算法原理

ResNet18是一种深度卷积神经网络，它是由微软研究院的Kaiming He等人在2015年提出的。ResNet18的主要特点是使用了残差块（Residual Block）来解决深度神经网络中的梯度消失问题，从而使得网络可以更深，性能也更好。

残差块的设计思想是：在传统的卷积神经网络中，每一层的输入都是上一层的输出，即 $H_l = f(H_{l-1})$，其中 $f$ 表示卷积操作和激活函数。而在残差块中，每一层的输入不仅包括上一层的输出，还包括上一层的输入，即 $H_l = f(H_{l-1}) + H_{l-1}$。这样做的好处是，如果某一层的输出与输入相同，那么这一层就相当于没有学习到任何有用的特征，可以直接将其跳过。这种跳过操作可以避免梯度消失问题，使得网络可以更深。

ResNet18由多个残差块组成，其中第一个残差块包含两个卷积层和一个跳过连接，后面的残差块则包含多个这样的基本单元。最后还有一个全局平均池化层和一个全连接层，用于分类。