resnet18可参考文献

ResNet18是由Microsoft Research团队提出的一种深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network），它是著名的ResNet（_residual network）系列中的第一个模型，首次在ImageNet图像识别挑战赛中取得了显著的性能提升，同时也为解决深度神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题提供了一种有效的解决方案。

ResNet18的核心思想是引入残差块（Residual Block），每个块包含两个3x3卷积层，通过跳跃连接（skip connection）绕过了一些层，使得信息能够直接从输入传递到输出，简化了模型的学习过程。这种结构极大地提高了网络的训练效率，并且有助于防止过拟合。

如果你想要深入研究ResNet18，以下是一些相关的参考文献：

1. "Deep Residual Learning for Image Recognition" - He et al., published in the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2016. 这篇论文是ResNet的原始论文，详细介绍了解决方案和实验结果。