arzhh的博客

1、慎用bottleneck 如果出于模型分类精度考虑，那么应尽量避免使用bottleneck模块，尤其是不应当在模型的早期阶段使用。CNN模型本质上是一个DAG（有向无环图），其上信息自底向上流动，而每一个bottleneck的使用都会损失一部分信息，因此当我们出于计算与存储节省而使用bottleneck时，一定要慎重。如果一定要用，也要在模型较靠后的几层使用。 2、层宽些还是有好处的 撇开计算...

这是一个2维卷积层，也即对于图像的平面卷积。 签名如下： tf.keras.layers.Conv2D( filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', data_format=None, dilation_rate=(1, 1), activation=None, ...