深度可分离卷积keras

深度可分离卷积是Keras中的一种卷积神经网络层。它由两部分组成：DepthWise深度卷积和PointWise点卷积。

DepthWise卷积是指对每个输入通道进行独立的空间卷积操作，即每个通道有一个单独的卷积核。这样可以减少计算量，因为每个通道的卷积是独立进行的。

PointWise卷积是指通过逐点卷积将深度方向的输出通道混合在一起。它使用1x1的卷积核对每个通道进行卷积，然后将各个通道的结果相加得到最终的输出。

SeparableConv2D是Keras中实现整个深度可分离卷积过程的层。它首先对每个输入通道进行DepthWise卷积，然后对输出通道进行PointWise卷积。这样的操作可以减少参数和计算量，同时保持较好的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [keras中的深度可分离卷积 SeparableConv2D与DepthwiseConv2D](https://blog.csdn.net/C_chuxin/article/details/88581411)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [tensorflow2------深度可分离卷积的实现](https://blog.csdn.net/zz531987464/article/details/105803764)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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