深度模型的一般表示能力也是UniRepLKNet成功的关键因素。通过增加可训练参数和引入非线性激活函数，更深、更多的参数模型能够学到更复杂的函数表达，提高整体的表征能力。UniRepLKNet的设计原则充分考虑了这一点，使得其模型架构在表达复杂关系和特征时具有更强大的能力。UniRepLKNet通过对大核CNN架构设计的深刻思考，成功...