什么是深度可分离卷积？

深度可分离卷积是一种卷积神经网络中常用的卷积操作。它是由Google提出的一种卷积操作，旨在减少模型参数量和计算量，从而提高模型的效率和性能。

传统的卷积操作是在每个输入通道上进行卷积运算，然后将结果进行求和得到输出特征图。而深度可分离卷积将卷积操作分解为两个步骤：深度卷积和逐点卷积。

首先，深度卷积（Depthwise Convolution）独立地对每个输入通道进行卷积运算，使用一个小尺寸的卷积核（通常是3x3）。这样可以减少参数量，因为每个输入通道只需要一个卷积核。

然后，逐点卷积（Pointwise Convolution）使用1x1的卷积核对深度卷积的结果进行卷积运算，将不同通道的特征图进行线性组合。这一步可以增加特征图的维度，使得网络能够学习到更多的特征组合。

深度可分离卷积的优势在于它可以显著减少参数量和计算量，从而降低了模型的复杂度，并且在一定程度上提高了模型的泛化能力。它在移动设备等资源受限的场景下特别有用。