depthwise convolution比传统卷积的精度更高吗

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。