残差网络18层（ResNet18）是一种经典的深度卷积神经网络架构，由微软研究院于2015年提出，以其创新的残差连接设计在深度学习领域中具有里程碑意义。ResNet18通过引入跳跃连接解决了传统深层网络中的梯度消失和退化问题，使18层深度的网络能够在图像分类等任务中实现高效训练和高性能。其轻量化的结构和约11.7百万的参数量使其在计算资源有限的场景下尤为实用，成为许多实际应用的理想选择。本摘要将聚焦ResNet18的核心特性，探讨其设计原理与广泛影响。