堆积卷积层是干什么的

堆积卷积层（Depthwise Separable Convolution，也称作空间分组卷积或瓶颈层）是一种改进版的卷积神经网络（CNN）结构，由传统的卷积层分解而来。它的主要目的是提高卷积层的计算效率和参数量，同时保持或增强模型性能。

堆叠的这两个部分分别是：
1. **深度卷积（Depthwise Convolution）**：这是一个只对每个输入通道应用一个单独的一维卷积滤波器的过程，因此输出通道数等于输入通道数。这意味着它并不会创建新的通道（即没有跨通道的信息交互），而是沿深度方向对每一个输入像素进行操作。

2. **点积卷积（Pointwise Convolution or 1x1 Convolution）**：接着深度卷积之后，会有一个1x1的卷积层，这个卷积层可以将前面深度卷积得到的各个通道的结果融合在一起，生成所需的输出通道。这一步相当于传统卷积层中的1x1卷积，但是因为之前已经进行了深度卷积，所以这里的参数显著减少。

通过这种方式，堆积卷积层能够保留大部分的空间感知能力（像常规卷积那样），同时减少了参数量和计算负担，这对于资源有限的设备以及需要更快推理速度的应用场景非常有利。常见的应用包括 MobileNet 和 Xception 等轻量级网络架构中。