深度可分離卷積(總結)

深度可分離卷積 = 深度卷積(Depthwise Convolution) + 逐點卷積(Pointwise Convolution)。 深度卷積 分組卷積(Group Convolution)： 輸入通道數c_in，輸出通道數c_out, 將輸入feature map分爲G組，每組分別卷積，最後進行拼接。 分組卷積作用： 參數量減少爲原來的1/G 分組前：c_in * c_out * k^2 分

>>阅读原文<<