随着深度学习的发展，越来越多的人开始关注网络模型的优化与实现。ENet（Efficient Neural Network）作为一种轻量级的卷积神经网络架构，以其高效的计算性能和较小的参数量，在图像分割等领域中大放异彩。🔍
ENet的设计理念是通过一系列精心设计的模块来减少计算量和参数数量，同时保持较高的精度。它主要包含以下几种模块：初始块（Initial Block）、编码器（Encoder）、瓶颈残差块（Bottleneck Residual Blocks）以及解码器（Decoder）。🛠️
其中，初始块负责将输入数据进行初步处理；编码器部分采用了一种称为“瓶颈结构”的设计，大大减少了计算复杂度；而解码器则用于恢复图像的空间分辨率。🌱
此外，ENet还引入了跳跃连接（Skip Connections），使得低层特征能够直接传递到高层，从而提高了网络的学习效率。💡
总之，ENet凭借其独特的架构设计，在保证模型精度的同时，实现了计算资源的有效利用，为深度学习模型的优化提供了一个优秀的范例。👏
深度学习 神经网络 ENet