Bottleneck katmanı nedir ve ne amaçla kullanılır?

Bottleneck katmanı, genellikle önceki ve sonraki katmanlara kıyasla daha az nöron içeren bir sinir ağı katmanıdır. Ana görevi, bilgiyi sıkıştırmak, en önemli özellikleri vurgulamak ve verilerin boyutunu azaltmaktır.

Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN) bağlamında, bottleneck katmanları sıklıkla kullanılır:

• Parametre sayısını azaltarak hesaplama yükünü düşürmek için.
• Modelin genelleme yeteneğini artırmak ve aşırı uyumu önlemek için.
• Takip eden katmanlar için kullanışlı olan kompakt bir özellik temsili çıkarmak için.

Örnek: ResNet mimarisinde, bottleneck katmanlar 1x1, 3x3 ve tekrar 1x1 konvolüsyon dizilerinden oluşur, burada ilk ve son 1x1 konvolüsyonlar özellik boyutunu azaltır ve sonra geri yükler, 3x3 katmanı ise sıkıştırılmış temsili işler.