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bottleneck简单翻译就是瓶颈层,一般在深度较高的网络(如resnet101)中使用,一般结构如下图所示。

其中两个1X1fliter分别用于降低和升高特征维度,主要目的是为了减少参数的数量,从而减少计算量,且在降维之后可以更加有效、直观地进行数据的训练和特征提取,对比如下图所示。

参考博客:
https://www.jianshu.com/p/243ee5803837
https://blog.csdn.net/u011304078/article/details/80683985

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