resnet18深度残差网络

ResNet18是一种深度残差网络，由Microsoft Research Asia团队提出，用于解决深度神经网络训练时的梯度消失和模型退化问题。它是一个18层的残差网络，使用残差块(Residual Block)来连接网络中的每一个卷积层。

ResNet18的主要特点是引入了残差结构来解决网络退化问题，即网络深度增加时，网络的性能反而降低了，这是由于梯度消失和模型退化引起的。ResNet18通过在残差块中增加跨层连接，使得信息可以更快地传递到后面的层中，从而加速了网络的训练和收敛。

ResNet18的网络结构主要包含了卷积层、批标准化层、池化层和全连接层。在ResNet18中，每个残差块都由两个卷积层组成，并且在每个残差块中都有一个跨层连接。此外，在每个残差块中都使用了批标准化层来加速网络的收敛，从而提高了网络的准确率。