keras中的深度可分离卷积 SeparableConv2D与DepthwiseConv2D的区别

卷积 SeparableConv2D与DepthwiseConv2D的区别"/>

keras中的深度可分离卷积 SeparableConv2D与DepthwiseConv2D的区别

一, Keras SeparableConv2D，分两步完成卷积： Depthwise Conv 和 Pointwise Conv。
Depthwise Conv对每个通道进行卷积，Pointwise Conv为1*1的卷积核，深度根据需求定义。Keras SeparableConv2D较正常的卷积，可以大大节省参数。


二,DepthwiseConv2D相当于 SeparableConv2D的第一步，称之为深度卷积。depth_multiplier 参数控制深度步骤中每个输入通道生成多少个输出通道。深度方向卷积输出通道的总数将等于 filterss_in * depth_multiplier。

三，SeparableConv2D与普通卷积的参数量比较