深度可分离卷积的定义是什么

深度可分离卷积是一种卷积神经网络中的卷积操作，它将标准卷积分解为深度卷积和逐点卷积两个步骤。深度卷积只考虑输入张量的每个通道之间的空间相关性，而逐点卷积则将深度卷积的输出映射到最终的输出通道。这种分解可以大大减少计算量和参数数量，从而提高模型的效率和准确性。