depthwise convolution比传统卷积的精度更高吗
时间: 2024-03-30 14:19:16 浏览: 220
基于Fisher准则的深层卷积神经网络织物疵点检测
深度可分离卷积(depthwise separable convolution)相比于传统卷积,在一定程度上可以提高精度和效率。深度可分离卷积是将卷积分为两步进行。首先是depthwise convolution,它只在每个输入通道上进行卷积操作,也就是说,每个输入通道都有一个单独的过滤器。然后是pointwise convolution,它是传统卷积的一种形式,用于在不同的输入通道之间组合特征。深度可分离卷积的优势在于,它可以减少计算量和参数数量,从而降低了模型的复杂性,提高了精度和效率。但是,这取决于具体的场景和模型设计,因此无法一概而论。
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