keras实现深度可分离卷积

在Keras中实现深度可分离卷积可以使用SeparableConv2D层。这个层实质上是将普通的卷积操作分解成两个步骤：深度方向的空间卷积（depthwise convolution）和逐点卷积（pointwise convolution）。首先，深度方向的空间卷积会分别作用于每个输入通道，然后将所得输出通道混合在一起。这个操作可以通过设置depth_multiplier参数来控制深度步骤中每个输入通道生成多少个输出通道。接下来，我们可以使用一个1x1的卷积核对深度可分离卷积得到的输出进行常规卷积操作，得到最终的输出。在Keras中，可以通过构建一个Sequential模型，并添加SeparableConv2D层来实现深度可分离卷积。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Keras(二十)深度可分离卷积网络实战](https://blog.csdn.net/TFATS/article/details/114025123)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [keras中的深度可分离卷积 SeparableConv2D与DepthwiseConv2D](https://blog.csdn.net/C_chuxin/article/details/88581411)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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