卷积加速 Bottleneck Layers

ref:https://blog.csdn.net/kobbbb/article/details/89741210

Bottleneck，瓶颈，顾名思义，输入和输出通道数保持，但是在中间进行卷积时，将通道数缩小从而达到减少参数的目的，可以看一下下面这段Keras代码

from keras.layers import Conv2D
# given that conv1 has shape (None, N, N, 128)
conv2 = Conv2D(96, (1, 1), ...)(conv1) # squeeze
conv3 = Conv2D(96, (3, 3), ...)(conv2) # map
conv4 = Conv2D(128, (1, 1), ...)(conv3) # expand

如果直接通过一个12833的卷积层，那么需要的参数个数是12833128=147456，进行Bottleneck后的参数个数为1281196+963396+9611128=107520，可以看到，参数个数减少了4w多个。当前一些著名网络都有使用这种方法，像ResNet和DenseNet等等。

通过这个方法，我的learnable parameter从40w个减少到了9w个，同时误差从0.021上升到了0.03

遗憾的是，训练时间并没有显著减少, 反而有所增加。我的猜测是参数虽然减少，但是网络收敛变慢，因此误差和准确度都下降了。