简述深度可分离卷积的过程及其和普通卷积的区别

深度可分离卷积是一种卷积操作，它由深度卷积和逐点卷积两个阶段组成。

深度卷积阶段：将输入数据的每个通道分别进行卷积运算，即对于一个输入数据的 $C$ 个通道，使用 $C$ 个卷积核对每个通道进行卷积操作，得到 $C$ 个输出通道。这个阶段的目的是分别提取输入数据中每个通道的特征。

逐点卷积阶段：对深度卷积的输出结果进行逐点卷积操作，即使用 $1 \times 1$ 过滤器进行卷积，将所有通道的特征进行组合，得到最终的输出结果。这个阶段的目的是将不同通道的特征进行组合，从而得到更好的特征表示。

与普通卷积相比，深度可分离卷积的主要区别在于它将卷积操作分解为两个阶段，从而降低了计算量和模型参数数量。这使得深度可分离卷积在移动端等计算资源受限的场景中更加适用。同时，深度可分离卷积还可以减少过拟合的风险，提高模型的泛化能力。