可分离卷积

之前在看一篇论文的时候，论文应用到了Google Xception的可分离卷积(separable convolution)，可分离卷积的核心思想是将卷积分成了逐通道卷积(depthwise convolution)和逐点卷积(pointwise convolution),可分离卷积可以减少卷积运算所需的参数量。

常规卷积运算

假如输入一个64X64的RGB图像，最终输出４个相等尺寸的特征图。
卷积层有四个Filter，每个filter有3个卷积核，卷积核大小是3*3。那么上图所示的卷积层参数量为多少呢？

N_parameters=３＊３＊３＊４＝１０８个参数
1

深度可分离卷积运算

depthwise convolution

深度就是in_channels（输入通道数），同样是大小为64X64的RGB图像，与之前不同的是，逐通道卷积是2D卷积，filter的数量和输入通道数相同，因此输出的特征图个数与输入通道数相等。
卷积层有3个filter，每个filter有一个kernel，因此参数个数为：

N_parameters=3*3*3=27个参数
1

pointwise convolution

逐通道卷积只是单单提取了每个通道上的特征，但是并没有建立像素点间的深度联系，因此需要利用pointwise convolution来建立这种联系。
pointswise convolution就是建立每个像素点在深度上的联系，所以卷积核的大小应该为1"1,filter大小为11depth，有几个filter就输出几张特征图。
逐点卷积层有4个filter，每个filter有3个1*1 的kernel，所以逐点卷积层的参数量为：

N_parameters=1*1*3*4=12个参数
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深度可分离卷积所需的参数量为27+12=39个。