ResNet18的优点

ResNet18在网络架构中的优势
特征提取能力增强
ResNet18通过引入残差连接机制，有效解决了深层神经网络训练过程中梯度消失的问题。这种设计使得即使在较深的网络结构下也能保持良好的收敛性和稳定性[^1]。
参数量适中
相比于更深更复杂的变体如ResNet50或ResNet101，ResNet18拥有较少的参数数量，在保证一定精度的同时降低了计算资源消耗和过拟合风险。这使其成为许多实际应用场景下的理想选择。
训练效率高
由于其简洁有效的模块化设计，ResNet18不仅易于实现而且能够快速完成训练过程。这对于需要频繁迭代实验的研究工作来说尤为重要。
import torch.nn as nn

class BasicBlock(nn.Module):
expansion = 1

def __init__(self, in_planes, planes, stride=1):
super(BasicBlock, self).__init__()
# 定义卷积层和其他组件...

def make_layer(block, planes, num_blocks, stride):
strides = [stride] + [1]*(num_blocks - 1)
layers = []
for stride in strides:
layers.append(block(in_planes, planes, stride))
in_planes = planes * block.expansion
return nn.Sequential(*layers)

# 构建完整的ResNet18模型
class ResNet(nn.Module):
def __init__(self, block, num_blocks, num_classes=10):
super(ResNet, self).__init__()
self.in_planes = 64

self.conv1 = ...
self.layer1 = make_layer(block, 64, num_blocks[0], stride=1)
self.layer2 = make_layer(block, 128, num_blocks[1], stride=2)
self.layer3 = make_layer(block, 256, num_blocks[2], stride=2)
self.layer4 = make_layer(block, 512, num_blocks[3], stride=2)
self.linear = ...

resnet18 = ResNet(BasicBlock, [2, 2, 2, 2])
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