以下是ResNet18模型结构组成及原理: 1.残差块(Residual Block):是ResNet的基本构建块,由两个卷积层组成。在每个残差块中,输入数据通过两个卷积层后,会通过一个跳跃连接(shortcut connection)将输入数据直接传递到输出,并与其通过卷积层处理后的结果进行加和。这种跳跃连接确保了输入数据在通过一系列卷积层后仍能...
ResNet18模型是一个基于残差学习原理的深层卷积神经网络模型。它通过引入残差跳跃连接来解决深层网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题,提高了网络的性能和泛化能力。它的网络架构由多个残差块组成,每个残差块包含两个卷积层和一个残差跳跃连接。通过这种设计,ResNet18模型在图像分类任务中表现出色,并被广泛应用于计算机视觉...