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来源：3D视觉工坊

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0. 这篇文章干了啥？

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在深度网络中，输入数据在前向传播过程中丢失信息的现象通常被称为信息瓶颈。目前，可以缓解这一现象的主要方法为：（1）可逆架构的使用：使用重复输入数据并以显式方式保持输入数据的信息；（2）掩码建模的使用：利用重构损失并采用隐式方式来最大化提取的特征并保留输入信息；以及（3）深监督概念的引入：使用未丢失太多重要信息的浅层特征预先建立从特征到目标的映射，以确保重要信息能够传递到更深的层次。

然而，上述方法在训练过程和推理过程中存在不同的缺点。例如，可逆架构需要额外的层来组合重复馈送的输入数据，这将显著增加推理成本。此外，由于输入数据层到输出层不能有太深的路径，这种限制将使得在训练过程中对高阶语义信息的建模变得困难。至于掩码建模，其重构损失有时会与目标损失冲突。此外，大多数掩码机制还会与数据产生不正确的关联。对于深监督机制，它将产生误差积累，如果浅监督在训练过程中丢失信息，那么后续层将无法检索到所需的信息。上述现象在困难任务和小模型上将