VGG-16深度可分离卷积

VGG-16并不使用深度可分离卷积。深度可分离卷积是一种特殊的卷积操作，通过将卷积操作分解为深度卷积和逐点卷积来减少参数量和计算量。它在一些深度学习框架中被广泛使用，比如TensorFlow和Keras。

VGG-16是一种经典的卷积神经网络架构，它采用了一系列的卷积层和全连接层来提取和分类图像特征。它没有使用深度可分离卷积，而是使用了传统的3x3卷积核进行卷积操作。VGG-16的特点是具有很深的网络结构，由16个卷积层和3个全连接层组成，因此它在处理复杂图像任务上表现出色。

深度可分离卷积在一些轻量级的神经网络中比较常见，用于减少参数量和计算量，提高模型的效率。但它并不是VGG-16所使用的卷积操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [《Xception--利用深度可分离卷积的深度学习》论文笔记](https://blog.csdn.net/JR_Chan/article/details/100519103)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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