深度可分离卷积神经网络
时间: 2023-12-20 14:05:23 浏览: 69
TensorFlow2.0(十)–实现深度可分离卷积神经网络
深度可分离卷积神经网络是通过逐通道卷积和逐点卷积两种卷积变体的组合使用来实现的。逐通道卷积(Depthwise Convolution)是对输入的每个通道分别进行卷积操作,而逐点卷积(Pointwise Convolution)则是在逐通道卷积的基础上,对其结果进行 1x1 的卷积操作。这种结构可以有效地减少参数数量和计算量,从而降低模型复杂度,提高模型的运行效率。
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