从Xception网络中聊聊深度可分离卷积

Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions，在这篇文章中应用了深度可分离卷积。对于卷积来说可以看作三维的滤波器：通道维度+空间维度，常规的卷积就实现空间相关性和通道相关性。传统的卷积就是把所有通道当作一个整体来进行卷积，而在Xception文章中把通道数进行分组然后再卷积，然后再联合。 这幅图和Xception最接近，

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