深度神經(jīng)網(wǎng)絡的卷積塊
在深度神經(jīng)網(wǎng)絡中，常用的卷積塊包括以下幾種：
基本卷積塊（BASIC Block）：由兩個3x3的卷積層和一個ReLU激活函數(shù)組成，是最簡單的卷積塊之一。
瓶頸卷積塊（BOTTLENECK Block）：由一個1x1的卷積層、一個3x3的卷積層和一個ReLU激活函數(shù)組成，可用于減少網(wǎng)絡參數(shù)和提高模型性能。
Inception模塊：由多個并行的卷積層組成，每個并行卷積層有不同的卷積核大小和數(shù)量，能夠提取多種不同大小的特征。
殘差卷積塊（Residual Block）：由兩個或三個卷積層、Batch Normalization和跨層連接組成，能夠有效地解決深度神經(jīng)網(wǎng)絡中的梯度消失問題。
向量化卷積塊（Vectorized Convolution Block）：是一種多分支卷積塊，可以在不同的分支中對不同的特征進行處理。
深度可分離卷積塊（Depthwise Separable Convolution Block）：由深度卷積和逐點卷積兩部分組成，可在減少參數(shù)數(shù)量的同時，提高模型性能。
除了以上常用的卷積塊之外，還有一些變種和擴展，如ResNeXt、SENet、DenseNet等。這些卷積塊的設計都旨在提高深度神經(jīng)網(wǎng)絡的表達能力和性能。
BASIC和BOTTLENECK是深度神經(jīng)網(wǎng)絡中常用的兩種基本的卷積塊（Convolutional Block）。
BASIC塊通常由兩個卷積層組成，其中第一個卷積層的卷積核大小為3x3，第二個卷積層的卷積核大小也為3x3。該卷積塊的主要目的是對輸入數(shù)據(jù)進行特征提取，增加網(wǎng)絡深度，提高網(wǎng)絡的表達能力。
BOTTLENECK塊則更為復雜，通常由三個卷積層組成，其中第一個卷積層的卷積核大小為1x1，第二個卷積層的卷積核大小為3x3，第三個卷積層的卷積核大小也為1x1。該卷積塊可以在減少參數(shù)數(shù)量的同時，增加網(wǎng)絡的深度和表達能力。
在一些深度神經(jīng)網(wǎng)絡中，BASIC和BOTTLENECK塊被廣泛使用，如ResNet、DenseNet等。
