看不太懂D47的解答，為何Inverted Residual Block的架構是如此?
2020/11/17 下午 11:30
電腦視覺深度學習討論版
林柏宇
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按照今天的內容，mobileNet v2的結構應該如下
也就是先擴張，接著接 depthwise conv，再降維回來。
然而在解答中，卻是先擴張，之後直接覆蓋掉它，直接讓input接depthwise
如下：
```python
# Expansion Layer
x = Conv2D(expansion * 3, (1,1), padding='same')(input)
x = BatchNormalization()(x)
x = ReLU()(x)
# Depthwise Convolution
x = DepthwiseConv2D((3,3), padding='same')(input)
x = BatchNormalization()(x)
x = ReLU()(x)
```
請問這是解答有誤嗎？還是我有哪裡理解不正確呢？
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2020/11/19 下午 02:57
張維元 (WeiYuan)
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嗨，你好
看起來好像是解答跟對不上，你可以要再問問看主辦方。
嗨，你好，我是維元，持續在不同的平台發表對 #資料科學、 #網頁開發 或 #軟體職涯 相關的文章。如果對於內文有疑問都歡迎與我們進一步的交流，都可以追蹤我的 Facebook 或 技術部落格 ，也會不定時的舉辦分享活動，一起來玩玩吧 ヽ(●´∀`●)ﾉ
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2020/11/22 下午 04:53
Jeffrey
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應該是解答套用到反向殘差網路的解法, 主要是為了消除線性瓶頸
