深度可分离卷积公式

深度可分离卷积是一种卷积神经网络结构，其公式可以用如下中文描述：

1. 深度可分离卷积的第一步是对输入数据进行深度卷积。深度卷积的计算方式是将一个输入张量与多个卷积核进行卷积，然后将结果相加。深度卷积的计算公式可以表示为：

输出特征图 = input * kernel

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其中，*表示卷积操作。

2. 深度可分离卷积的第二步是在深度卷积的基础上进一步进行空间卷积。空间卷积的计算方式是将深度卷积的结果与一个大小为1x1的卷积核进行卷积。空间卷积的计算公式可以表示为：

输出特征图 = 卷积(input * kernel, 1x1 kernel)

围观改变中国其中，卷积函数表示对输入张量与卷积核进行卷积操作。

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上海集邮网深度可分离卷积的计算过程可以看作是对输入张量进行两次卷积操作，先进行深度卷积，再进行空间卷积，从而达到减少计算量和提高网络性能的效果。

本文发布于:2024-09-21 17:53:10，感谢您对本站的认可！

标签：卷积深度进行计算空间

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