详细说一下深度可分离卷积

深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）是一种卷积神经网络中的基础操作，它可以减少计算量并提高模型的效率和精度。

传统的卷积神经网络采用的是标准卷积（Standard Convolution），即使用一个较小的卷积核对输入进行卷积运算，然后通过一个非线性激活函数得到输出。但是标准卷积存在两个问题：计算量较大，容易过拟合。而深度可分离卷积则可以有效地解决这两个问题。

深度可分离卷积由深度卷积和逐点卷积两部分组成。首先，深度卷积（Depthwise Convolution）在每个输入通道上分别进行卷积运算，即对每个通道使用一个较小的卷积核进行卷积操作。然后，逐点卷积（Pointwise Convolution）对深度卷积的输出进行逐点卷积操作，即使用 1x1 的卷积核对每个通道进行线性组合。这样可以将计算量降低到原来的1/8。