Bottleneck qat nədir və nə üçün istifadə olunur?

Bottleneck qatmanı, adətən əvvəlki və sonrakı qatlamlara nisbətən daha az neyron olan neyron şəbəkəsində bir qatdır. Əsas vəzifəsi məlumatları sıxışdırmaq, ən vacib xüsusiyyətləri vurğulamaq və məlumatların ölçüsünü azaltmaqdır.

Konvolyusiya neyron şəbəkələri (CNN) kontekstində, bottleneck qatları tez-tez istifadə olunur:

• Parametrlərin sayını azaltmaqla hesablama yükünü azaltmaq üçün.
• Modelin ümumiləşdirmə qabiliyyətini artırmaq və aşırı öyrənmənin qarşısını almaq üçün.
• Növbəti qatlar üçün faydalı olan kompakt xüsusiyyət nümayəndəliyi təqdim etmək üçün.

Misal: ResNet memarlığında, bottleneck qatları 1x1, 3x3 və yenidən 1x1 konvolyusiyalardan ibarətdir, burada ilk və son 1x1 konvolyusiyalar xüsusiyyətlərin ölçüsünü azaldır və sonra bərpa edir, 3x3 qat isə sıxılmış nümayəndəliyi işləyir.