resnet18是什么原理

ResNet18是一种深度残差网络（Residual Network），由Microsoft Research的Kaiming He等人在2015年提出的。它的核心原理在于解决了深度神经网络训练中可能出现的梯度消失或梯度爆炸问题，即随着网络层数的增加，信息传播变得越来越困难。

ResNet18的基本思想是引入了残差块（Residual Block），每个块包含两个或更多的层，但是前一层的输出直接与后一层的输出相加，然后经过激活函数传递到下一层。这样，即使在网络的深层，前一层的输入信号也可以直接到达，避免了信息的丢失。残差连接使得模型能够学习到如何从输入直接映射到最终的输出，而不是仅仅学习如何改变输入，这有助于优化过程。

具体来说，ResNet18结构包括：

1. **输入卷积层**：通常是一个小的3x3卷积，用于特征提取。
2. **残差块**：这些是ResNet的主要组成部分，每一层都有一个或多个残差块，每个块由两层3x3卷积、一个BN层（批量归一化）和ReLU激活函数组成，后面跟一个跳跃连接（identity mapping）。
3. **堆叠残差块**：ResNet18有多个这样的残差块，通常为4-6个，每两层之间会减小卷积层的通道数。
4. **全局平均池化层**：在最后一部分，网络将所有特征图压缩成一个向量。
5. **全连接层和分类器**：对池化后的特征进行分类。

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resnet原理是什么

ResNet（Residual Neural Network）是一种深度残差网络，其中每个层的输出被添加到前面的层的输出中，而不是简单地被连接到下一层。这种残差连接的方式使得模型可以更容易地学习到深层特征，有效地解决了深度神经网络中梯度消失和梯度爆炸的问题。ResNet在ImageNet数据集上取得了很好的表现，并被广泛应用于计算机视觉领域的各种任务中，例如图像分类、目标检测和语义分割等。

resnet18原理

ResNet18是一个经典的深度卷积神经网络模型，由微软亚洲研究院提出，用于参加2015年的ImageNet图像分类比赛。ResNet18的主要原理是通过残差学习来解决深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。在ResNet18中，每个卷积层的输入都会与输出相加，从而构成了一个残差块。这种残差块的设计可以使得网络更加容易训练，同时也可以提高网络的准确率。ResNet18中包含18个卷积层，其中包括16个基本块和2个全连接层。基本块由两个卷积层和一个残差块组成，其中第一个卷积层的输出通道数为输入通道数的4倍，第二个卷积层的输出通道数与输入通道数相等。最后的全连接层将卷积层的输出转换为类别概率。