CNN瓶颈层的几种构建方式

在CNN和Transformer模型研究中，有几种常见的构建瓶颈层的方式。这些方式通常用于增加模型的深度和复杂度，同时减少参数量和计算成本。以下是几种常见的构建瓶颈层的方式：

1. 1x1卷积层：1x1卷积层是一种常用的瓶颈层构建方式。它可以通过减少特征图的通道数来降低参数量，同时保持特征图的空间维度不变。1x1卷积层在卷积神经网络中被广泛应用，例如在GoogLeNet和ResNet等网络结构中。

2. 深度可分离卷积层：深度可分离卷积层由深度卷积和逐点卷积两个步骤组成。它可以在减少计算量的同时保持网络的表达能力。深度可分离卷积层在MobileNet等轻量级网络中得到了广泛应用。

3.注意力机制：注意力机制允许模型根据输入的不同部分动态地分配注意力。这种机制可以帮助模型集中精力处理与任务相关的部分，从而提高模型的性能。通道注意力可以用于构建瓶颈层。

4. 分组卷积：分组卷积将输入特征图分成多个组，并对每个组进行独立的卷积操作，然后将结果合并。这种方式可以减少参数量和计算成本，同时保持网络的表达能力。分组卷积在一些高效的网络结构中得到了应用，如ShuffleNet。