網絡小型化MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

這篇文章的主要貢獻在： Depthwise Separable Convolution 來降低計算量。 一個標準的卷積層輸入輸出分別是： 輸入特徵圖F尺寸假定爲 F×F× M, 輸出特徵圖 G 尺寸假定爲 G×G× N，卷積層可以參數化爲 K×K× N× N 卷積核， 其實標準卷積一次性做了兩件事：普通的卷積 和 特徵數量的變化 。Depthwise separable convolution 主

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