深度可分離卷積

傳統卷積 如果一個卷積核代表一個圖像的屬性的話，上圖的方法就只能提取到一個屬性。那麼如果想要多個屬性就需要多個卷積核 上圖中是最常見的卷積方法，使用多個卷積核來提取多個屬性。但是存在參數量過大的情況 深度可分離卷積 先用三個卷積覈對三個通道分別卷積，再對得到的結果進行1x1的卷積，這時候只要增加1*1卷積核的個數就能對應的增加feature的特徵數了。 參數量 對於傳統的卷積：parameter=

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