Depthwise Separable Convolution(深度可分离卷积）的实现方式
按照普通卷积-深度卷积-深度可分离卷积的思路总结。 depthwise_conv2d来源于深度可分离卷积，如下论文: Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions 函数定义 ...
原文：Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions
核心贡献：从Inception的思想：剥离时序卷积和空域卷积 得到启发，提出了Xception Extreme Inception ，希望能彻底解耦二者。 其他贡献： 本文提供了关于Inception的一种解释。 讨论了与现有深度可分离卷积的区别，并指出其最大影响因素是两层卷积之间的非线性化。 在两个图像分类数据库上的效果都超越了Inception V ，但参数量是一样的。 故事 Inceptio ...
2020-03-13 09:57 0 749 推荐指数：
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