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 ### Q3.1: 双（多）分支结构与Plain结构，各自有什么特点？
 
 **A**：
-以VGG为代表的Plain网络，发展到以ResNet系列（带有残差模块）、InceptionNet系列（多卷积核并行）为代表的的多分支网络结构，人们发现多分支结构在模型训练阶段更为友好，更大的网络宽度可以带来更强的特征拟合能力，而残差结构则可以避免深度网络梯度消失的问题，但是在推理阶段，带有多分支结构的模型在速度上并无优势，即使多分支结构模型的FLOPs要更低，但多分支结构的模型计算密度也更低。例如VGG16模型的FLOPs远远大于EfficientNetB3，但是VGG16模型的推理速度却显著快于EfficientNetB3，因此多分支结构在模型训练阶段更为友好，而Plain结构模型则更适合于推理阶段，那么以此为出发点，可以在训练阶段使用多分支网络结构，以更大的训练时间成本换取特征拟合能力更强的模型，而在推理阶段，将多分支结构转为Plain结构，从而换取更短的推理时间。实现多分支结构到Plain结构的转换，可以通过结构重参数化（structural re-parameterization）技术实现。
+以VGG为代表的Plain网络，发展到以ResNet系列（带有残差模块）、Inception系列（多卷积核并行）为代表的的多分支网络结构，人们发现多分支结构在模型训练阶段更为友好，更大的网络宽度可以带来更强的特征拟合能力，而残差结构则可以避免深度网络梯度消失的问题，但是在推理阶段，带有多分支结构的模型在速度上并无优势，即使多分支结构模型的FLOPs要更低，但多分支结构的模型计算密度也更低。例如VGG16模型的FLOPs远远大于EfficientNetB3，但是VGG16模型的推理速度却显著快于EfficientNetB3，因此多分支结构在模型训练阶段更为友好，而Plain结构模型则更适合于推理阶段，那么以此为出发点，可以在训练阶段使用多分支网络结构，以更大的训练时间成本换取特征拟合能力更强的模型，而在推理阶段，将多分支结构转为Plain结构，从而换取更短的推理时间。实现多分支结构到Plain结构的转换，可以通过结构重参数化（structural re-parameterization）技术实现。
 
 另外，Plain结构对于剪枝操作也更为友好。
 
@@ -133,7 +133,7 @@ ACNet意为“Asymmetric Convolution Block”，即为非对称卷积模块，
     <img src="../../images/faq/ACNetReParams.png" width="400">
 </div>
 
-观察上图，以其中的`conv2`为例，该非对称卷积可以视为`3*3`的方形卷积核，只不过该方形卷积核的上下六个参数为`0`，`conv3`同理。并且，`conv1`、`conv2`、`conv3`的结果相加，等同于三个卷积核相加再做卷积，以`Conv`表示卷积操作，`+`表示矩阵的加法操作，则：`Conv1(A)+Conv2(A)+Conv3(A) == Convk(A)`，其中`Convk1`、`Conv2`、`Conv3`的卷积核分别为`Kernel1`、`kernel2`、`kernel3`，而`Convk`的卷积核为`Kernel1 + kernel2 + kernel3`。
+观察上图，以其中的`conv2`为例，该非对称卷积可以视为`3*3`的方形卷积核，只不过该方形卷积核的上下六个参数为`0`，`conv3`同理。并且，`conv1`、`conv2`、`conv3`的结果相加，等同于三个卷积核相加再做卷积，以`Conv`表示卷积操作，`+`表示矩阵的加法操作，则：`Conv1(A)+Conv2(A)+Conv3(A) == Convk(A)`，其中`Conv1`、`Conv2`、`Conv3`的卷积核分别为`Kernel1`、`kernel2`、`kernel3`，而`Convk`的卷积核为`Kernel1 + kernel2 + kernel3`。
 
 RepVGG网络与ACNet同理，只不过ACNet的`1*d`非对称卷积变成了`1*1`卷积，`1*1`卷积相加的位置变成了`3*3`卷积的中心。