bottelneck transformer

瓶颈变压器(Bottleneck Transformer)是一种改进版的Transformer架构，特别设计用于提升模型效率和性能。它通常涉及到在Transformer编码层中引入瓶颈结构，比如像EfficientNet那样减少中间特征图的尺寸（如降低分辨率），同时通过轻量级的操作，如深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)，保持信息流的同时减少计算量。

这种设计有助于缓解传统Transformer模型中的计算密集型问题，使得模型可以在更少的资源下达到较好的性能。Bottleneck Transformer可以应用于自然语言处理、计算机视觉等任务，特别是当实时性或硬件限制比较关键的情况下。