depthwise convolution
时间: 2023-05-01 16:01:29 浏览: 82
深度卷积 (depthwise convolution) 是卷积的一种变体,它对每个输入通道分别进行卷积运算,而不是将所有通道混合在一起进行卷积。这样做可以避免参数数量过大,并且可以捕捉更多的通道特征。
相关问题
Depthwise Convolution和Depthwise separable convolution的区别
深度卷积和深度可分卷积都是一种卷积操作,它们之间的主要区别在于它们如何组合权重和特征映射。深度卷积会在每个深度空间上使用相同的权重和特征映射,而深度可分卷积则会在每个深度空间上使用不同的权重和特征映射,以减少参数数量。因此,深度可分卷积能够在不损失性能的情况下获得更好的参数效率。
depthwise convolution优点
Depthwise convolution的优点包括:
1. 参数数量少,运算速度快;
2. 可以对输入的每个通道进行独立的卷积操作,可以提取不同通道的特征信息,有助于提高模型性能;
3. 适用于卷积核较小的情况,可以有效减少模型参数数量,提高模型训练速度和分类效率;
4. 可以应用于移动端等资源受限的场景,使模型在计算能力有限的设备上也能运行良好。