深度可分離卷積其實(shí)是一種可分解卷積操作（factorized convolutions）。其可以分解為兩個(gè)更小的操作：depthwise convolution 和 pointwise convolution。

深度卷積

與標(biāo)準(zhǔn)卷積網(wǎng)絡(luò)不一樣的是，這里會(huì)將卷積核拆分成單通道形式，在不改變輸入特征圖像的深度的情況下，對(duì)每一通道進(jìn)行卷積操作，這樣就得到了和輸入特征圖通道數(shù)一致的輸出特征圖。如上圖，輸入12*12*3 的特征圖，經(jīng)過(guò)5*5*3的深度卷積之后，得到了8*8*3的輸出特征圖。輸入和輸出的維度是不變的3，這樣就會(huì)有一個(gè)問(wèn)題，通道數(shù)太少，特征圖的維度太少，能獲得足夠的有效信息嗎?

（3）逐點(diǎn)卷積

逐點(diǎn)卷積就是1*1卷積，主要作用就是對(duì)特征圖進(jìn)行升維和降維，如下圖：

在深度卷積的過(guò)程中，我們得到了8*8*3的輸出特征圖，我們用256個(gè)1*1*3的卷積核對(duì)輸入特征圖進(jìn)行卷積操作，輸出的特征圖和標(biāo)準(zhǔn)的卷積操作一樣都是8*8*256了。

標(biāo)準(zhǔn)卷積與深度可分離卷積的過(guò)程對(duì)比如下：

（4）為什么要用深度可分離卷積？

深度可分離卷積可以實(shí)現(xiàn)更少的參數(shù)，更少的運(yùn)算量。

將卷積乘法變成加法來(lái)實(shí)現(xiàn)相同的效果

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的『图解』深度可分离卷积的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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