resnet18lunwen
时间: 2025-06-19 18:58:47 浏览: 14
### 关于ResNet18的相关学术论文
#### ResNet18简介
ResNet18是一种简化版本的残差网络,具有较少层数但仍保留了核心特性。该架构通过引入跳跃连接解决了深层网络中的梯度消失问题,使得更深的网络可以被有效训练[^2]。
#### 学术资源获取途径
为了找到关于ResNet18的具体研究文献,建议访问以下几个知名的数据库和平台:
- **Google Scholar**: 提供广泛的跨学科研究成果检索服务。
- **IEEE Xplore Digital Library**: 聚焦电气工程、计算机科学等领域高质量的技术期刊文章。
- **arXiv.org e-Print archive**: 开放存取预印本服务器,尤其适合最新发布的未经同行评审的手稿。
- **PubMed Central (PMC)**: 生物医学主题下的开放获取全文库,虽然重点不在AI,但对于医疗影像分析等相关应用可能有帮助。
#### 特定论文推荐
以下是几篇值得注意的研究成果,它们深入探讨了ResNet18的应用和发展方向:
- He K., Zhang X., Ren S., Sun J. *Deep Residual Learning for Image Recognition*. CVPR 2016.
这篇原始论文介绍了ResNet系列的基础理论和技术细节,包括ResNet18在内的多个变体均在此文中首次亮相[^1]。
- Zagoruyko S., Komodakis N. *Wide Residual Networks*. BMVC 2016.
作者们探索了增加宽度而非单纯加深层次来提升性能的方法,并提出了宽残差网路的概念,这为理解ResNet18提供了新的视角。
- Huang G., Liu Z., Van Der Maaten L., Weinberger K.Q. *Densely Connected Convolutional Networks*. CVPR 2017.
尽管主要讨论的是密集连接卷积网络(DenseNets),但其中有关改进传统CNN设计思路的思想同样适用于解释为什么像ResNet这样的结构能取得成功[^3]。
```python
import torch
from torchvision import models
# 加载预训练的ResNet18模型
model = models.resnet18(pretrained=True)
print(model)
```
上述代码展示了如何利用PyTorch加载一个已经预先训练好的ResNet18实例,这对于想要快速上手实践的人来说非常有用。
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