resnet18网络结构简图

回答: resnet18网络结构简图如下所示：

输入 -> 7x7卷积层，64个卷积核，步长2，填充3 -> 批量归一化 -> ReLU激活函数 -> 最大池化层，3x3池化核，步长2，填充1 -> resnet block1 -> resnet block2 -> resnet block3 -> resnet block4 -> 平均池化层，7x7池化核，步长1 -> 全连接层，输出类别数

其中，每个resnet block包含两个basic block，每个basic block的结构如下：

输入 -> 3x3卷积层，64个卷积核，步长1，填充1 -> 批量归一化 -> ReLU激活函数 -> 3x3卷积层，64个卷积核，步长1，填充1 -> 批量归一化 -> 残差连接 -> ReLU激活函数

在resnet block之间的残差连接使用1x1卷积层，而在resnet block内部的残差连接使用恒等映射(identity mapping)。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Resnet-18网络图示理解](https://blog.csdn.net/weixin_42899627/article/details/108228782)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [resnet50 网络结构全图](https://blog.csdn.net/dongtuoc/article/details/125467809)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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