resnet 中bottleneck

论文中指明将为减少训练时间，将原始的残差模块(上图左侧)替换为bottleneck的残差模块。上图中右侧图有两处需要说明，

一个是bottleneck中第二个1*1卷积的通道为什么是256维度；

一个是左右两侧为相同的输入，为什么图右变为256维度的恒等映射；

对于第一个问题，可理解为参数设置将最后一个卷积的通道设置为当前输入通道的4倍；

对于第二个问题，要想实现加运算，必须令输入通道数和1*1卷积核的输出通道数相同，所以需要对原始64通道的输入利用1*1卷积增加通道至256维。

对于bottleneck的残差模块，通过上述两个操作保持了和原始两个3*3卷积核相同的计算量和参数量。

参考文献：

ResNet, torchvision, bottlenecks, and layers not as they seem.
代码resnet.py
Identity Mappings in Deep Residual Networks

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