ResNet18是一种深度残差网络，它由18层组成。它的结构包括一个输入层、四个残差块和一个输出层。每个残差块包含两个3x3的卷积层，每个卷积层后面都跟着一个Batch Normalization和ReLU激活函数。此外，每个残差块还包含一条跨层的连接线，将输入直接连接到输出。这种设计使得网络能够更好地处理深层特征，并且可以避免梯度消失问题。ResNet18在图像分类任务中表现出色，可以用于训练大型数据集，如ImageNet。
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