解释一下深度卷积和逐点卷积

深度卷积是指卷积神经网络中的卷积层，其使用一个核（filter）对输入进行卷积操作，并在输出中生成多个通道（channels）。每个通道都使用不同的核，以提取不同的特征。深度卷积可以用于图像分类、目标检测等任务。

逐点卷积是指卷积神经网络中的逐点卷积层，也称为点卷积或1x1卷积。它使用大小为1x1的核对输入进行卷积操作，生成一个输出通道。逐点卷积可以用于降低数据维度、增加网络深度以及对通道进行特征融合等任务。在一些网络中，逐点卷积被用于在不增加计算量的情况下增加网络深度，以进一步提高网络的性能。