inverted residuals
时间: 2023-04-24 11:07:03 浏览: 92
倒置残差(inverted residuals)是一种用于深度神经网络中的模块结构,它可以在保持模型轻量化的同时提高模型的性能。该结构的核心思想是在深度网络中引入轻量级的瓶颈结构,通过将输入数据的通道数降低到较小的值,然后再将其扩展回原始的通道数,从而减少了计算量和参数数量。同时,倒置残差还可以通过使用深度可分离卷积和线性瓶颈结构来进一步减少计算量和参数数量。
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。