理解bottleneck architecture

本篇博文主要是讨论为什么叫 bottleneck architecture
bottleneck architecture翻译过来叫做瓶颈结构,瓶颈结构的特点是一头大一头小。
在这里插入图片描述
这个是针对于网络结构中输入/输出的维度(dimensions)来讲的。
来看一下Deep Residual Learning for Image Recognition(ResNet)论文当中的一部分。对应结构为下图。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
原文:
The three layers are 1X1, 3X3, and 1X1 convolutions, where the 1X1 layers are responsible for reducing and then increasing(restoring) dimensions, leaving the 3X3 layer a bottleneck with smaller input/output dimensions.

翻译过来为:
这三层结构是1X1,3X3和1X1卷积,其中1X1层负责减小然后增加(恢复)尺寸,使3X3层成为具有较小输入/输出尺寸的瓶颈。

理解一

根据结构图解释一下。
“bottleneck” building block中
输入:256d(dime

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