2021年6月14日 · “BTNK”是BottleNeck的缩写（本文自创，请谨慎使用）。 2种Bottleneck分别对应了2种情况：输入与输出通道数相同（BTNK2）、输入与输出通道数不同（BTNK1），这一点可以结合ResNet原文去看喔。

Bottleneck layer又称之为瓶颈层，使用的是1*1的卷积神经网络。 之所以称之为瓶颈层，是因为长得比较像一个瓶颈。 如上图所示，经过 1\times1 的网络，中间那个看起来比较细。 像一个瓶颈一样。 使用 1\times1 网络的一大好处就是可以大幅减少计算量。 深度可分离卷积中，也有这样的设计考虑。 如果想具体了解如何大幅减少计算量的话，可以参考参考资料 [2] Bottleneck layer这种结构比较常见的出现地方就是ResNet block了。 关于ResNet不太了解的话可以参考一下参考资 …

这两种结构分别针对 ResNet34 （左图）和ResNet50/101/152（右图），一般称整个结构为一个”building block“。 其中右图又称为”bottleneck design”，目的一目了然，就是为了降低参数的数目，第一个1x1的卷积把256维channel降到64维，然后在最后通过1x1卷积恢复，整体上用的参数数目：1x1x256x64 + 3x3x64x64 + 1x1x64x256 = 69632，而不使用bottleneck的话就是两个3x3x256的卷积，参数数目: 3x3x256x256x2 = 1179648，差了16.94倍。

2021年2月26日 · “BTNK”是BottleNeck的缩写（本文自创，请谨慎使用）。 2种Bottleneck分别对应了2种情况：输入与输出通道数相同（BTNK2）、输入与输出通道数不同（BTNK1），这一点可以结合ResNet原文去看喔。 BTNK2. 我们首先来讲BTNK2。

2020年9月13日 · ResNet 的核心内容之一，即“Deeper Bottleneck Architectures”（简称DBA），一言概之，bottleneck是一种特殊的残差结构。 Resnet论文里的原图如上（即Bottleneck V1 ），左图是普通的残差结构，右图是瓶颈结构。 具体而言，block的输入和输出channel_num是一样的（上右图中是256），而在block结构中的channel_num（上右图中是64）是小于输入/输出channel_num的，很形象。 **换成bottleneck design以后，网络的参数减少了很多，深度也加 …

2021年6月2日 · “BTNK”是BottleNeck的缩写（本文自创，请谨慎使用）。 2种Bottleneck分别对应了2种情况：输入与输出通道数相同（BTNK2）、输入与输出通道数不同（BTNK1），这一点可以结合ResNet原文去看喔。 BTNK2. 我们首先来讲BTNK2。

2024年9月12日 · btnk 残差网络，随着深度学习的快速发展，人们不断寻求更优秀、更高效的神经网络模型。 在这个追求中，残差网络（ResidualNetwork）应运而生。 本文将深入探讨什么是残差网络，以及它为神经网络的设计带来的重大突破。

随着深度学习的快速发展，人们不断寻求更优秀、更高效的神经 网络 模型。 在这个追求中， 残差网络 （Residual Network）应运而生。 本文将深入探讨什么是 残差网络，以及它为神经 网络 的设计带来的重大突破。 第一部分：传统神经 网络 的瓶颈传统的神经 网络 模型通常由多个层级组成，通过逐层传递信息进行特征提取。 然而，随着 网络 层数的增加，梯度消失和梯度爆炸等问题变得愈发明显，导致训练过程困难，并且模型性能达到饱和. 随着卷积神经 网络 的发展和普及， …

bottleneck先通过一个1x1的卷积减少通道数，使得中间卷积的通道数减少为1/4；中间的普通卷积做完卷积后输出通道数等于输入通道数；第三个卷积用于增加（恢复）通道数，使 …

2018年11月12日 · 本文深入探讨了ResNet中的Bottleneck (瓶颈)结构，解释了其如何通过减少参数数量，使网络深度增加，从而简化训练过程。 Bottleneck设计在保持输入输出通道数不变的情况下，减少了中间层的通道数，形象地展示了其核心概念。 ResNet 的核心内容之一，即“Deeper Bottleneck Architectures”（简称DBA），一言概之，bottleneck是一种特殊的残差结构。 Resnet论文里的原图如上（即Bottleneck V1 ），左图是普通的残差结构，右图是瓶颈结构。