pytorch中 bottleneck是什么

在 PyTorch 中，bottleneck 通常是指在深度神经网络中，使用了一些卷积层，其中包括一个较小的卷积层和一个较大的卷积层。这样的组合可以减少模型中的参数数量和计算复杂度，同时仍能保持较高的准确率。这个较小的卷积层被称为 bottleneck 层，因为它起到了限制网络宽度的作用。在 ResNet 中，bottleneck 层通常由 1x1、3x3 和 1x1 的卷积层组成，其中 1x1 的卷积层用于减少特征图的深度，3x3 的卷积层用于学习特征，最后再使用 1x1 的卷积层将特征图的深度增加回来。这样的设计可以大幅减少网络中的参数数量，提高训练速度，同时仍能保持较高的准确率。