Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions個人理解

Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions 提出背景：   在Inception結構提出時，作者通過BottleNeck方法減小卷積操作的計算量，即在特徵圖輸入Inception模塊之前添加1x1的卷積層對特徵圖的通道關係進行映射減小通道數，從而減小運算量。但在此之後深度可分離卷積操作證明了其優越性。有基於此，爲了對這

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