随着深度学习技术的迅猛发展，卷积神经网络（CNN）已成为图像识别领域的主流技术。其中，ResNet（残差网络）因其卓越的表现而备受关注。今天，我们将深入探讨ResNet-18的网络结构，揭开其神秘面纱。🔍

首先，让我们了解一下ResNet-18的基本架构。它由多个残差块（Residual Block）组成，这些块的设计灵感来源于人类大脑的信息处理机制。💡 通过使用这些残差块，网络能够更有效地学习到深层特征，避免了传统深度网络中常见的梯度消失问题。

接下来，我们来看一看ResNet-18的具体构成。整个网络可以分为五个主要部分：一个初始的卷积层、三个包含多个残差块的阶段，以及一个全局平均池化层和全连接层。🔗 这些组成部分共同作用，使得ResNet-18在处理图像识别任务时表现优异。

最后，通过可视化工具，我们可以直观地看到ResNet-18的结构，这有助于我们更好地理解每个组件的功能及其在整个网络中的作用。📈

希望这篇解读能帮助你更好地理解和应用ResNet-18！🚀