resnet18的网络结构图

非常感谢您的提问。ResNet18是一种深度卷积神经网络，它的网络结构图如下所示：

输入 -> 卷积层 -> 批量归一化层 -> ReLU激活函数 -> 最大池化层 -> Residual Block x 4 -> 全局平均池化层 -> 全连接层 -> 输出

其中，Residual Block是ResNet的核心模块，它包含两个卷积层和一个跳跃连接。这个跳跃连接可以让信息在网络中更快地传递，从而避免了梯度消失的问题。

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resnet18网络结构图

ResNet18是由微软研究院提出的深度残差网络，其网络结构图如下所示：

![ResNet18](https://cdn.luogu.com.cn/upload/image_host＊＊＊MaxPool表示最大池化层，AvgPool表示平均池化层，FC表示全连接层。

ResNet18共包含4个阶段，每个阶段包含若干个残差块。第一个阶段包含一个普通卷积层和2个残差块，第二个阶段包含2个残差块，第三个阶段包含2个残差块，第四个阶段包含2个残差块。最后是一个全局平均池化层和一个全连接层。

画出resnet18网络结构图

ResNet-18是一种经典的深度卷积神经网络结构，用于图像分类任务。它由多个残差块（Residual Block）组成，每个残差块内部包含了多个卷积层和批归一化层。

下面是ResNet-18的网络结构图：

输入层
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卷积层 (7x7, 64)
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批归一化层
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ReLU激活函数
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最大池化层 (3x3, stride=2)
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残差块1
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残差块2
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残差块3
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残差块4
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全局平均池化层
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全连接层 (输出类别数)
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Softmax激活函数
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输出层

每个残差块由两个或三个卷积层组成，其中包括了跳跃连接（shortcut connection），用于解决深度网络中的梯度消失问题。具体的残差块结构如下：

输入
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卷积层 (3x3, 64)
  |
批归一化层
  |
ReLU激活函数
  |
卷积层 (3x3, 64)
  |
批归一化层
  |
跳跃连接
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ReLU激活函数