Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions个人理解

Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions 提出背景：   在Inception结构提出时，作者通过BottleNeck方法减小卷积操作的计算量，即在特征图输入Inception模块之前添加1x1的卷积层对特征图的通道关系进行映射减小通道数，从而减小运算量。但在此之后深度可分离卷积操作证明了其优越性。有基于此，为了对这

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