2024年5月3日发(作者：)
一维可分离卷积
一维可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）是卷积神经
网络（CNN）中一种用于降低参数数量和计算复杂度的卷积操作。这
种卷积操作包含两个步骤：深度卷积（Depthwise Convolution）和逐
点卷积（Pointwise Convolution）。
1. 深度卷积（Depthwise Convolution）：
•
在深度卷积阶段，对输入数据的每个通道（即深度维度）
应用一个卷积核。对于一个具有D个输入通道的输入张
量，会有D个不同的卷积核，每个卷积核只与输入的一
个通道进行卷积操作。这样的操作被称为深度卷积，它有
效地捕捉了输入数据在深度维度上的特征。
2. 逐点卷积（Pointwise Convolution）：
•
在逐点卷积阶段，通过应用1x1的卷积核，对深度卷积的
结果进行卷积。这相当于将深度卷积的输出映射到新的特
征空间。逐点卷积的卷积核数量通常比深度卷积的卷积核
数量要小，因此它起到了减少参数数量的作用。
使用一维可分离卷积相对于传统的卷积操作有几个优势：
•
参数减少： 由于分别对每个通道进行卷积，可以大大减少卷积
核的数量，从而减少网络中的参数数量。
•
计算效率： 降低了计算成本，尤其是在移动端或嵌入式设备上，
可以加速推理过程。
•
模型轻量化： 减少了模型的存储需求，有助于在资源受限的环
境中使用。
一维可分离卷积经常用于深度学习任务，如图像分类、目标检测等，
特别是在移动端和嵌入式设备上，以便更好地平衡模型性能和资源消
耗。
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