Resnet18

ResNet18是一种深度卷积神经网络，由微软研究院在2015年提出。它的主要创新点在于引入了残差学习（residual learning），通过在网络中加入跨层的连接，使得网络可以更容易地训练深层模型，避免了梯度消失或梯度爆炸的问题。ResNet18的网络结构包括18层，其中包括7个残差模块，每个模块包含3个卷积层。这些模块中的每个卷积层都使用了3x3的卷积核和步长为2的池化操作。ResNet18在ImageNet大规模视觉识别挑战赛中取得了优异的成绩，对于图像分类、目标检测等任务具有很高的准确率和鲁棒性。