深度可分离卷积为什么需要升维PW卷积操作

深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）是一种用于减少模型参数数量和计算量的卷积操作。它是由深度卷积（Depthwise Convolution）和逐点卷积（Pointwise Convolution）两个步骤组成。

在深度卷积中，每个输入通道都会被单独卷积，这样可以减少计算量，因为每个卷积核只需要处理一个通道。但是，这种方式会降低模型的表达能力，因为每个通道都是独立处理的，无法获得通道之间的信息交互。

为了解决这个问题，需要引入逐点卷积，也就是对每个通道进行一个1x1的卷积操作，这样可以让不同通道之间的信息进行交互，提高模型的表达能力。同时，逐点卷积还可以引入非线性变换，增加模型的拟合能力。

因此，深度可分离卷积需要升维逐点卷积操作，主要是为了增加模型的表达能力和拟合能力，同时减少计算量和参数数量。