深度可分离卷积替代的是什么

深度可分离卷积是一种卷积神经网络中的替代方法，用于减少参数量和计算复杂度。它由深度空间卷积和逐点卷积两个步骤组成。

传统的卷积操作是在输入特征图的所有通道上进行操作，这会导致参数量较大。而深度可分离卷积将卷积操作分解为两个步骤：深度空间卷积和逐点卷积。

深度空间卷积（Depthwise Convolution）独立地在每个输入通道上进行卷积操作，这样可以减少参数量。逐点卷积（Pointwise Convolution）则使用1x1的卷积核对每个通道的特征图进行线性组合，从而将通道之间的信息融合起来。

深度可分离卷积通过这种方式减少了参数量，从而降低了计算复杂度，同时保持了较好的模型性能。它在一些轻量级的模型中被广泛应用，例如MobileNet系列网络。