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的名称来源于网络中包含的18个卷积层。
ResNet18的基本结构如下：
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ResNet18源码（tensorflow版）
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训练10个epoch的效果
resnet18网络结构原理（resnet18网络结构图）
resnet18网络结构原理（resnet18网络结构图）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 的名称来源于网络中包含的 18 个卷积层 ResNet18 的基本结构如下 输入层 接收大小为 224x224 的 RGB 图像 卷积层 共 4 个卷积层 每个卷积层使用 3x3 的卷积核和 ReLU 激活函数 提取图像的局部特征 残差块 共 8 个残差块
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