inverted residual block 结构

Inverted Residual Block 是 MobileNetV2 中的一种基础结构，也是一种轻量级卷积神经网络的常见设计模块。它的结构如下：

1. 对输入特征图使用 $1\times1$ 卷积进行降维，输出通道数为输入通道数的 $\alpha$ 倍。
2. 对降维后的特征图使用深度可分离卷积进行特征提取。
3. 对提取后的特征图使用 $1\times1$ 卷积进行升维，输出通道数为输入通道数的 $\beta$ 倍。
4. 将升维后的特征图与输入特征图相加，得到最终特征图。

其中，$\alpha$ 和 $\beta$ 是超参数，用于控制模型的宽度和深度。Inverted Residual Block 具有参数少、计算量小、模型轻量等优点，适合在移动设备等资源受限的场景中应用。

相关问题

Inverted Residual block

倒置残差块（Inverted Residual block）是一种主导移动网络结构设计的模块。它通过引入两个设计原则来改变经典的残差瓶颈结构，即学习倒置残差和使用线性瓶颈。这种设计改变的必要性是重新思考信息丢失和梯度混淆的风险。为了有效缓解这些问题，提出了一种新的瓶颈设计，称为sandglass block。这种设计在更高维度进行恒等映射和空间转换，以减少信息丢失和梯度混淆的影响，非常有效。在MobileNeXt中，使用了基于sandglass block的架构，堆叠了多个这样的模块。网络的输入是一个32维输出的卷积层，然后是堆叠的sandglass block，最后是全局平均池化层将二维特征图压缩为一维，并由全连接层输出每个类别的分数。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Rethinking Bottleneck Structure for Efficient Mobile Network Design](https://blog.csdn.net/goodenough5/article/details/129852613)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
- *3* [MobileNext：打破常规，依图逆向改造inverted residual block | ECCV 2020](https://blog.csdn.net/lichlee/article/details/125313988)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
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inverted residual block

倒置残差块（inverted residual block）是一种在深度学习中常用的卷积神经网络模块。它是MobileNet V2中的一种模块，通过将传统的残差块进行倒置，使得网络在保持高效性的同时，能够更好地处理低维度的特征。倒置残差块的核心思想是通过先进行轻量级的卷积操作，再进行深度级别的卷积操作，从而减少计算量和参数数量，提高网络的效率。