🌟倒置残差与线性瓶颈层：从原理到实现🌟

深度学习领域中，MobileNet系列模型因其高效性和轻量化设计备受关注，而其中的核心组件——倒置残差结构和线性瓶颈层功不可没！🧐

倒置残差结构通过先升维再降维的方式优化计算效率。它利用低维空间中的卷积操作提取特征，随后通过逐点卷积扩展维度，最后再压缩回低维表示。这种设计减少了参数量和计算复杂度，特别适合移动设备等资源受限场景。🚀

而线性瓶颈层则进一步优化了特征传递过程，在高维空间中保持信息完整性的同时，有效降低内存占用。它避免了非线性激活函数对梯度传播的影响，使模型更加稳定且易于训练。💡

两者结合不仅提升了模型性能，还大幅降低了延迟与时延。如果你对轻量化网络感兴趣，不妨深入研究这一经典组合！🎯 深度学习 模型优化 MobileNet