§4.2.16
RegNet / RepVGG / ConvNeXt / ConvNeXt v2 现代 CNN 的设计哲学？
- —把一个 RepVGG block 训练态/推理态等价转换实现
- §4.2LeNet → AlexNet → VGG → GoogLeNet（Inception 1-4）→ ResNet → DenseNet → ResNeXt 的演进与关键贡献？→
- §4.2ResNet 残差连接为什么有效？bottleneck 设计动机？→
- §4.2Inception 多分支结构与 1×1 + 3×3 + 5×5 + pool 的设计？→
- §4.2DenseNet 的特征复用与显存代价？→
- §4.2SE / CBAM / ECA / SK 注意力模块原理？→
- §4.2MobileNet v1/v2/v3 的 depthwise + inverted residual + h-swish？→