Densenet的bottleneck层
时间: 2023-12-04 08:18:02 浏览: 188
Python库 | Bottleneck-1.3.3rc13.tar.gz
DenseNet中的Bottleneck层是由一个1x1卷积层和一个3x3卷积层组成的。这个结构的作用是在保持网络深度和参数数量不变的情况下,提升网络的表达能力和特征重用能力。Bottleneck层的输入是前面Dense Block的输出,输出是经过特征融合后的高级抽象特征,这个输出会被送到下一个Dense Block中作为输入。在Bottleneck层中,1x1卷积层的作用是降低数据维度,减少计算量,3x3卷积层的作用是学习特征。通过这种特征重用的方式,DenseNet能够在较少的参数数量下获得更好的性能表现。
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