resnet18各层意义

ResNet-18是一种深度残差网络（Residual Network），由Kaiming He等人在2015年提出，它是深度学习领域中的一个重要模型，特别适合于计算机视觉任务，如图像分类、对象检测等。ResNet-18的名字来源于其结构中包含18个残差块（Residual Block）。

ResNet-18的架构主要包括以下几个主要部分：

1. **输入层**：接受224x224像素的RGB图像作为输入。

2. **初始卷积层**：通常是一个7x7的卷积层， stride=2，用于减小特征图的尺寸并增加通道数，形成64个初始特征映射。

3. **残差块（Residual Blocks）**：ResNet的核心，ResNet-18总共有18个这样的块，每个块由3个3x3卷积层构成，其中第二个卷积层使用了跳跃连接（skip connection），使得模型能够更容易地训练深层网络，避免梯度消失问题。

4. **池化层**：在整个网络的不同阶段（通常是每个残差块之后），可能会有1x1的平均池化层，用于进一步减小特征图的尺寸和提取高维特征。

5. **全局平均池化层（Global Average Pooling, GAP）**：在最后一个残差块后，用一个1x1的卷积层替换全连接层，然后接上一个全局平均池化层，将特征图转换为一维向量，便于后续的分类。

6. **输出层**：最后一层是一个全连接层，其节点数取决于具体的任务（例如，对于ImageNet数据集上的1000类分类，输出层有1000个节点）。