模型
ResNet-18
一种18层深的残差神经网络，通过跳跃连接缓解深层网络训练困难，常用于图像分类。
详细解释
ResNet 由何恺明等人在2015年提出，核心是残差块：让网络学习输入与输出之间的残差，并用恒等跳跃连接传递信息，从而缓解梯度消失、支持更深网络。ResNet-18 是其中较浅的版本，参数量小、训练快，常作为图像分类与迁移学习的基线模型。
别名与相关写法
resnet 18
一种18层深的残差神经网络，通过跳跃连接缓解深层网络训练困难，常用于图像分类。
ResNet 由何恺明等人在2015年提出，核心是残差块：让网络学习输入与输出之间的残差，并用恒等跳跃连接传递信息，从而缓解梯度消失、支持更深网络。ResNet-18 是其中较浅的版本，参数量小、训练快，常作为图像分类与迁移学习的基线模型。