Depthwise Separable Convolution(深度可分離卷積）的實現方式
按照普通卷積-深度卷積-深度可分離卷積的思路總結。 depthwise_conv2d來源於深度可分離卷積，如下論文: Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions 函數定義 ...
原文：Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions
核心貢獻：從Inception的思想：剝離時序卷積和空域卷積 得到啟發，提出了Xception Extreme Inception ，希望能徹底解耦二者。 其他貢獻： 本文提供了關於Inception的一種解釋。 討論了與現有深度可分離卷積的區別，並指出其最大影響因素是兩層卷積之間的非線性化。 在兩個圖像分類數據庫上的效果都超越了Inception V ，但參數量是一樣的。 故事 Inceptio ...
2020-03-13 09:57 0 749 推薦指數：
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