与传统卷积相比,深度可分离卷积的计算复杂度如何?

相比于传统的卷积运算，深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）可以显著减小计算复杂度。深度可分离卷积是由深度卷积和逐点卷积两个步骤组成的，其中深度卷积只对输入的每个通道进行卷积，而逐点卷积则对每个通道中的每个位置进行卷积。因此，深度可分离卷积的计算量相对于传统卷积来说要小很多。

具体来说，假设输入的尺寸为$H\times W\times C_{in}$，输出的尺寸为$H\times W\times C_{out}$，卷积核的尺寸为$K\times K$，那么传统卷积的计算量为$H\times W\times C_{in}\times C_{out}\times K\times K$，而深度可分离卷积的计算量为$H\times W\times C_{in}\times K\times K + H\times W\times C_{in}\times C_{out}$。可以看出，深度可分离卷积的计算量远小于传统卷积的计算量，这也使得深度可分离卷积成为了卷积神经网络中非常常用的一种卷积方式。