bottleneck理解

最新推荐文章于 2025-04-27 10:51:29 发布
最新推荐文章于 2025-04-27 10:51:29 发布
阅读量6.8w 收藏 148
点赞数 45
yueyangguo
关注
yolo组件之Bottleneck层总结
yueguang8的博客
03-04 1万+
Bottleneck模块的目的就是为了降低网络参数，提高网络训练、推理的速度并提升特征提取能力。文章介绍了在Resnet、yolov5、yolov8不同的网络中，Bottleneck的结构、参数的差异，以及在推理部署的时候需要注意的事项。
理解bottleneck architecture
GL3_24的博客
05-28 7797
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。 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。 ...
详解YOLOv5中的Bottleneck
tt丫的博客
01-20 2万+
深度学习入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。 文章目录 前言 一、pandas是什么？ 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、pandas是什么？ 示例：pandas 是基于N
动手学深度学习 - 现代卷积神经网络 - 8.7 密集连接网络（DenseNet）
最新发布
tang7mj的博客
04-27 875
DenseNet的主要特点：每一层都和之前所有层相连（通过拼接）特征重用率高，参数量较少特征传递和梯度传播都更容易缺点是内存占用较大（需要拼接所有历史特征）为了控制模型规模，DenseNet引入了过渡层，在每个密集块之间减少特征数量和尺寸。NVIDIAGoogleOpenAI等在大模型探索时，曾用DenseNet作为中间过渡结构。DenseNet思想也影响了后续很多模型设计，比如 EfficientNet 的 early concat、多分支网络等。但因为内存开销，
1*1卷积核的作用（bottleneck的作用）
aift的专栏
06-05 1万+
上来先说1∗11*11∗1卷积核的作用： 特征降维，节省计算量 增加模型非线性表达能力 举例：因为bottleneck（1∗11*11∗1卷积核）是在2014年的GoogLeNet中首先应用的，所以我们就拿GoogLeNet来举例。 在GoogLeNet（2014）之前，网络的设计思路是一直在stack（堆叠）层数，当时的假设是网络越deeper，网络的performance越好。到了2014...
如何理解bottleNeck
weixin_39326879的博客
05-18 3803
所谓的BottleNeck,就是为了减少计算量,在卷积之前用11的卷积降低通道数,从而降低了参数量,卷积之后再用11的卷积恢复通道数.
Bottleneck
klisoo的博客
07-03 8720
在深度学习中经常听闻Bottleneck Layer 或 Bottleneck Features ，亦或 Bottleneck Block，其虽然容易理解，其意思就是输入输出维度差距较大，就像一个瓶颈一样，上窄下宽亦或上宽下窄，然而其正儿八经的官方出处没有一个能说出其所以然来，下面本文将对Bottleneck Layer 或 Bottleneck Features ，亦或 Bottleneck...
神经网络bottleneck layer的特点和作用
rocking_struggling的博客
09-13 8336
原文链接：添加链接描述 Bottleneck(瓶颈) Architectures   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
JAVA-bottleneck.rar_bottleneck
09-24
"JAVA-bottleneck.rar_bottleneck" 压缩包包含一个名为 "JAVA bottleneck.ppt" 的PPT文件，该文件很可能是关于如何识别和解决Java代码中的性能瓶颈的教程或演讲材料。这里我们将详细讨论Java代码瓶颈及其处理方法。 ...
前端项目-bottleneck.zip
09-03
- `examples/`：示例代码，帮助用户理解和使用Bottleneck。 - `package.json`：项目配置文件，包括依赖项、版本信息等。 - `LICENSE`：项目授权协议，如MIT、Apache 2.0等。 通过阅读这些文件，开发者可以深入了解...
深度学习 Bottleneck layer / Bottleneck feature
diaoqi6581的博客
09-11 1681
最近在学习deeplearning的时候接触到了bottle-neck layer，好奇它的作用于是便扒了一些论文（论文链接放在文末吧），系统的了解一下bottle-neck feature究竟有什么用。 论文[1]中对bottle-neck feature的介绍： 对应的图示如下： 直观的理解是这玩意儿应该是用来降维用的，没错，那为什么用它比较好呢，另一篇论文[2]...
Information Bottleneck 信息瓶颈
weixin_44522007的博客
02-19 7212
信息瓶颈（Information Bottleneck，IB），是一个比较朴素的思想：当面对一个任务，应用试图用最少的信息来完成。这和 “最小熵系列”类似，因为信息对应着学习成本，我们用最少的信息来完成一个任务，就意味着用最低的成本来完成这个任务，这意味着得到泛化性能更好的模型。 信息瓶颈的原理 为什么更低的成本/更少的信息就能得到更好的泛化能力？ 比如在公司中，如果要为每个客户都制定一个解决方案，派专人去跟进，那么成本是很大的；如果能找到一套普适的方案来，以后只需要在这个方案基础上进行微调，那么成本
深度学习-瓶颈结构（Bottleneck）
weixin_40826634的博客
12-06 8208
深度学习-瓶颈结构（Bottleneck）
BottleNeck 瓶颈层
peacefairy的博客
07-18 5205
BottleNeck 一般用于深度较高的网络，主要的作用就是减少计算的参数量。 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， ...
深度学习之bottleneck layer
deep_love1314的博客
05-17 2万+
一、 bottleneck layery中文名称：瓶颈层。我初次接触也就是在残差网络中。一般在较深的网络中，如resnet101中使用。 一般的结构如下： 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： 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：中间比较细，像一个瓶子的颈部。 如上图所示，经过1x..
Bottleneck结构（附代码）
蓝羽飞鸟的博客
03-20 7737
Bottleneck结构出现在resnet中，参考paper 结构如下 左边是一个resnet block，右边是一个和它时间复杂度类似的bottleneck block。 bottleneck由三层组成：1x1, 3x3, 1x1，其中1x1负责缩小放大channel。 为什么要用这个结构呢，paper里是这样说的： 一般来说，增加网络的深度可以提高accuracy, 但是会增加计算量，而bottleneck既增加了深度，计算量又可以得到节约。 参考代码 class Bottleneck2D(nn.Mo
深度学习之Bottleneck Layer or Bottleneck Features
热门推荐
鹊踏枝-码农的专栏
05-21 5万+
在深度学习中经常听闻Bottleneck Layer 或 Bottleneck  Features ，亦或 Bottleneck Block，其虽然容易理解，其意思就是输入输出维度差距较大，就像一个瓶颈一样，上窄下宽亦或上宽下窄，然而其正儿八经的官方出处没有一个能说出其所以然来，下面本文将对Bottleneck Layer 或 Bottleneck  Features ，亦或 Bottleneck...
YOLOv8中Bottleneck模块详解
zzzyyy8的博客
09-01 5431
Bottleneck 模块在YOLOv8中的作用是进行特征提取和增强，是网络中的核心构建模块之一。它的主要功能是通过卷积操作来处理输入特征图，并在适当情况下应用残差连接，使得信息能够有效地通过网络层进行传播
使用Bottleneck：提升Python数据分析效率的秘密武器
gitblog_00092的博客
03-24 916
使用Bottleneck：提升Python数据分析效率的秘密武器 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/bo/bottleneck 是一个专门优化NumPy数组操作的Python库，其主要目标是为数据科学家和工程师提供更快的性能，尤其是在大数据处理中。本文将带你深入了解Bottleneck的功能、技术优势以及如何在实际项目中应用它。 项目简介 Bottleneck...
BottleNeck中文
04-01
### Bottleneck 的中文含义 在不同的技术领域中，“Bottleneck”的具体意义可能有所不同，但其核心概念通常指代一种限制性能或效率的关键因素。以下是几个常见场景下的解释： #### 1. **深度学习中的 Bottleneck** 在深度学习架构设计中，“Bottleneck”常用于描述特定结构的设计理念。例如，在卷积神经网络（CNN）中，ResNet 提出了 Bottleneck 结构来减少计算量并提高模型效率[^1]。这种结构通过降低中间层的维度实现参数数量的缩减，从而形成类似于瓶颈的效果——输入数据经过降维处理后再恢复到原始维度。 因此，在此语境下，“Bottleneck”的中文可以翻译为“瓶颈模块”或者“瓶颈结构”。 #### 2. **信息论与 Information Bottleneck** 从信息学的角度来看，“Information Bottleneck”是一种理论框架，旨在通过对数据进行压缩以保留最重要的信息，同时丢弃无关紧要的部分[^3]。这里的“Bottleneck”强调的是信息流受到约束的过程，可将其理解为“信息瓶颈”。该方法广泛应用于无监督学习和生成式摘要等领域。 #### 3. **通用工程术语中的 Bottleneck** 更广义上讲，“Bottleneck”也可泛指任何系统中存在的性能制约点。比如计算机硬件中的 I/O 瓶颈、软件开发流程中的测试环节延迟等问题都可用这个词表示。在这种情况下，它的直译即为“瓶颈”，意指阻碍整体运行速度提升的因素。 综上所述，“Bottleneck”依据上下文不同分别对应于“瓶颈模块/结构”、“信息瓶颈”以及普通的“瓶颈现象”。 ```python # 示例代码展示如何模拟简单的瓶颈效应 import numpy as np def bottleneck_layer(input_tensor, reduction_ratio=4): reduced_dim = input_tensor.shape[-1] // reduction_ratio output = np.random.randn(*input_tensor.shape[:-1], reduced_dim) # 假设这里是降维操作 return output @ np.random.randn(reduced_dim, input_tensor.shape[-1]) # 升回原维度 example_input = np.random.randn(8, 64) # 批次大小为8，特征数为64 result = bottleneck_layer(example_input) print(result.shape) # 输出应保持形状不变 (8, 64)，尽管内部经历了降维过程 ```
评论 10
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值