讲讲深度可分离卷积，以及与普通卷积的区别

深度可分离卷积是一种卷积神经网络中的卷积操作，相比于传统的卷积操作，它具有以下几个优点：

1. 参数量更少：传统的卷积操作需要同时学习卷积核的深度和宽度，而深度可分离卷积将卷积操作分为深度卷积和逐点卷积两个步骤，从而将需要学习的参数量大大减少。

2. 计算量更少：由于深度可分离卷积将卷积操作拆分为两个步骤，因此在计算时可以分别进行，从而减少计算量。

3. 更好的泛化性能：深度可分离卷积中的深度卷积操作可以学习到更加通用的特征，而逐点卷积操作可以将不同通道之间的信息进行混合，从而更好地保留了原始特征的信息，进而提高了泛化性能。

总的来说，深度可分离卷积在保证卷积操作效果的同时，大大减少了参数量和计算量，同时提高了泛化性能。