resnet18结构示意图

### ResNet18架构解析

ResNet18是一种较浅版本的残差网络，其结构相对简单却依然保持了高效的性能。该网络由多个基本模块组成，这些模块通过短接连接（skip connections）来缓解深层网络中的梯度消失问题[^3]。

#### 主要组成部分

- **输入层**：接受固定大小的图像作为输入。
- **卷积层与池化层组合**：
- 初始阶段采用7×7的大尺寸卷积核进行特征提取，并配合最大池化操作减少参数量。

- **四个残差块组**：每个组内含有两个相同的残差单元，总共八个这样的单元构成了整个ResNet18的核心部分。每一个残差单元内部都包含了两层标准的3x3卷积以及ReLU激活函数，在某些位置还会加入批量归一化处理以加速收敛过程并防止过拟合现象的发生。

- **全连接层**：用于最终分类预测之前的数据降维和平滑过渡到类别数目的映射上。

Input -> Convolution (7x7, stride=2) -> Max Pooling (3x3, stride=2)
-> BasicBlock x2 -> BasicBlock x2 -> BasicBlock x2 -> BasicBlock x2
-> Global Average Pooling -> Fully Connected Layer -> Output

由于无法直接展示图片文件，上述文字描述可以帮助理解ResNet18的整体框架布局；对于更直观的认识，则建议查阅相关文献资料获取具体的可视化图表说明[^1]。

相关问题

resnet50结构示意图

以下是ResNet-50的结构示意图：

输入层 -> 卷积层 -> 批量归一化层 -> ReLU激活函数 -> 最大池化层 -> 残差块1 -> 残差块2 -> 残差块3 -> 残差块4 -> 残差块5 -> 全局平均池化层 -> 全连接层 -> 输出层

每个残差块由多个卷积层组成，其中包括1个1x1卷积层、1个3x3卷积层和1个1x1卷积层。在每个残差块中，输入通过跳跃连接（即残差连接）与输出相加，以便在训练过程中更好地传播梯度。ResNet-50共有5个残差块，每个残差块内有多个卷积层。

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。