线性瓶颈Linear Bottlenecks

线性瓶颈（Linear Bottlenecks）是指神经网络中的某些层对于网络的整体性能具有极大的影响，从而成为网络性能的瓶颈。这些层的计算量非常大，导致整个网络的计算速度变慢。例如，在使用卷积神经网络（CNN）进行图像分类的任务中，最后几个全连接层通常具有很高的计算量，成为网络的瓶颈。为了解决这个问题，可以采用一些优化方法，如降低全连接层的维度、使用卷积层代替全连接层等。