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。

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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。


resnet网络结构示意图

ResNet网络结构示意图如下所示:
[图片]

这张图展示了ResNet的整体结构，其中包含了残差学习模块、跳跃连接、以及不同深度的ResNet结构。在残差学习模块中，有三个卷积层，分别为3x3、3x3和1x1的卷积层。而跳跃连接则是指将输入直接连接到输出，使得信息可以更快地传递。对于不同深度的ResNet结构，可以看到有不同数量的building block。