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- 深度学习之bottleneck layer - CSDN博客
Bottleneck模块的目的就是为了降低网络参数，提高网络训练、推理的速度并提升特征提取能力。文章介绍了在Resnet、yolov5、yolov8不同的网络中，Bottleneck的结构、参数的差异，以及在推理部署的时候需要注意的事项。
- 介绍Bottleneck layer结构 - 知乎
Bottleneck layer又称之为瓶颈层，使用的是1*1的卷积神经网络。之所以称之为瓶颈层，是因为长得比较像一个瓶颈。中间比较细，像一个瓶颈 如上图所示，经过 1\times1 的网络，中间那个看起来比较细。像一个瓶颈一样。
- 解密深度学习中的Bottleneck结构：原理与应用 - 酱油派
本文将详细介绍 Bottleneck结构 的原理、设计思路以及在实际应用中的表现。 Bottleneck结构 的核心思想是通过在网络的中间层引入一个较窄的层（即“瓶颈”），从而减少参数量和计算量。 具体来说，假设我们有一个卷积神经网络（CNN），在某一层中，我们通常会使用多个卷积核来提取特征。 Bottleneck结构 则是在这个过程中插入一个1x1的卷积层，首先将特征图的通道数大幅度减少，然后再通过3x3的卷积层进行特征提取，最后再通过另一个1x1的卷积层将通道数恢复到原来的数量。 这种设计的优势在于： 减少参数量：通过减少中间层的通道数，显著降低了模型的参数量，从而减少了模型的存储需求和计算复杂度。
- 深度学习基础--Bottleneck(瓶颈) Architectures - cltt - 博客园
ResNet的核心内容之一，即“Deeper Bottleneck Architectures”（简称DBA），一言概之，bottleneck是一种特殊的残差结构。 Resnet论文里的原图如上（即Bottleneck V1 ），左图是普通的残差结构，右图是瓶颈结构。
- 深度学习中的Bottleneck Architectures：理解与优化
Bottleneck Architectures是一种将深度神经网络分为多个阶段进行训练的模型结构。 其核心思想是引入一个或多个瓶颈层（Bottleneck Layer），以限制信息的流动，从而减少计算量和参数数量。
- YOLOv8中Bottleneck模块详解 - CSDN博客
Bottleneck 模块在YOLOv8中的作用是进行特征提取和增强，是网络中的核心构建模块之一。 它的主要功能是通过卷积操作来处理输入特征图，并在适当情况下应用残差连接，使得信息能够有效地通过网络层进行传播_bottleneck模块
- 轻量级网络：Bottleneck结构（沙漏型结构） - 灰信网（软件 . . .
Bottleneck结构就是为了降低参数量，Bottleneck 三步走是先 PW 对数据进行降维，再进行常规卷积核的卷积，最后 PW 对数据进行升维（类似于沙漏型）。 我们举个例子，方便我们了解：
- 介绍 | 什么是神经网络的瓶颈层 - 知乎
神经网络的瓶颈层（Bottleneck Layer） 是指网络中的一个层，它的特征在于其输出维度相对较小，即相比于前后层，瓶颈层的神经元数量明显较少。 它通常出现在网络结构中，用来压缩信息，提取最有代表性的特征。
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