深度学习中的画图问题

Question

需要画一个神经网络的示意图 想要指导演示一下 之前没画过
主体结构是：
本研究选用残差网络（ResNet）作为主要的深度学习架构，以解决冲击响应图中缺陷识别的问题。残差网络特别适合处理较深层次的网络结构，因其设计中引入的残差块有效克服了梯度消失的问题，从而支持更复杂模型的训练。
（1）残差块的定义与功能
BasicBlock：此块主要用于构建较浅的残差网络，如本文中使用的ResNet34。每个BasicBlock包括两个3x3卷积层，每个层后都配置有批量归一化和ReLU激活函数，确保了非线性特征的有效表达。当输入与输出的维度不一致或步长大于1时，通过下采样层调整，确保残差连接中的数据维度一致性。
Bottleneck：设计用于更深的网络如ResNet101，每个Bottleneck块首先通过1x1卷积层压缩特征，随后的3x3卷积层加深特征提取，最后一个1x1卷积层再次扩展特征数，这种设置增强了网络的表达能力，同时保持了计算效率。
（2）网络的层次结构与信息流
初始化层：网络的第一层是一个具有较大感受野的7x7卷积层，步长为2，能够快速缩小输入的空间维度，后接批量归一化和ReLU激活函数增强模型稳定性，以及3x3最大池化层进一步降低特征维度，为后续的深层特征处理做准备。
（3）特征提取与转换：根据模型深度，网络通过堆叠不同数量的BasicBlock或Bottleneck块来逐渐增加特征的抽象级别。每个大的网络阶段结束时，特别设计的步长为2的下采样层减少了特征图的空间尺寸，同时增加了通道数，这有助于模型在保持关键信息的同时降低计算复杂性。
（4）分类与决策层：经过多层特征转换后，网络使用自适应平均池化层将特征图缩减到1x1，此操作简化了数据结构并准备数据进入最终的全连接层，该层负责将提取的高级特征映射到预定义的缺陷类别上。
通过此种设计的层次化结构，残差网络能够高效地从复杂的输入图像中提取并转换特征，从而实现对冲击响应图中缺陷的准确识别。这一连贯的架构设计不仅优化了信息流动，还提升了网络在深层次学习中的性能表现。

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生。

你可以使用诸如Draw.io或Visio等图形绘制工具，搜索"ResNet神经网络结构图模板"，然后添加相应层，标注输入、输出及残差块来构建你的模型图。