resnet 中bottleneck

谁借莪１个温暖的怀抱￠ 2023-07-15 04:59 7阅读 0赞

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2h6aGoyMDA3_size_16_color_FFFFFF_t_70][] 图片来自这里

论文中指明将为减少训练时间，将原始的残差模块(上图左侧)替换为bottleneck的残差模块。上图中右侧图有两处需要说明，

一个是bottleneck中第二个1\*1卷积的通道为什么是256维度；

一个是左右两侧为相同的输入，为什么图右变为256维度的恒等映射；

对于第一个问题，可理解为参数设置将最后一个卷积的通道设置为当前输入通道的4倍；

对于第二个问题，要想实现加运算，必须令输入通道数和1\*1卷积核的输出通道数相同，所以需要对原始64通道的输入利用1\*1卷积增加通道至256维。

对于bottleneck的残差模块，通过上述两个操作保持了和原始两个3\*3卷积核相同的计算量和参数量。

参考文献：

1.  [ResNet, torchvision, bottlenecks, and layers not as they seem.][ResNet_ torchvision_ bottlenecks_ and layers not as they seem.]
2.  [代码resnet.py][resnet.py]
3.  [Identity Mappings in Deep Residual Networks][]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2h6aGoyMDA3_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20230528/d682fdd47aea480fb1cea1a3bc39ae8d.png
[ResNet_ torchvision_ bottlenecks_ and layers not as they seem.]: https://medium.com/@erikgaas/resnet-torchvision-bottlenecks-and-layers-not-as-they-seem-145620f93096
[resnet.py]: https://github.com/raghakot/keras-resnet/blob/master/resnet.py
[Identity Mappings in Deep Residual Networks]: https://arxiv.org/pdf/1603.05027v2.pdf

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