keras中的深度可分离卷积 SeparableConv2D与DepthwiseConv2D

【时间】2019.03.15

【题目】keras中的深度可分离卷积 SeparableConv2D与DepthwiseConv2D

概述

keras中的深度可分离卷积有SeparableConv2D与c两种，

其中SeparableConv2D实现整个深度分离卷积过程，即深度方向的空间卷积 （分别作用于每个输入通道）+ 输出通道混合在一起的逐点卷积，

而DepthwiseConv2D仅仅实现前半部分的空间卷积 （分别作用于每个输入通道）。

下面是keras中文文档的内容。

一、SeparableConv2D

keras.layers.SeparableConv2D(filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', data_format=None, dilation_rate=(1, 1), depth_multiplier=1, activation=None, use_bias=True, depthwise_initializer='glorot_uniform', pointwise_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', depthwise_regularizer=None, pointwise_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, depthwise_constraint=None, pointwise_constraint=None, bias_constraint=None)

深度方向的可分离 2D 卷积。

可分离的卷积的操作包括，首先执行深度方向的空间卷积 （分别作用于每个输入通道），紧接一个将所得输出通道 混合在一起的逐点卷积。depth_multiplier 参数控 制深度步骤中每个输入通道生成多少个输出通道。

直观地说，可分离的卷积可以理解为一种将卷积核分解成 两个较小的卷积核的方法，或者作为 Inception 块的 一个极端版本。

参数

• filters: 整数，输出空间的维度 （即卷积中滤波器的输出数量）。
• kernel_size: 一个整数，或者 2 个整数表示的元组或列表， 指明 2D 卷积窗口的高度和宽度。 可以是一个整数，为所有空间维度指定相同的值。
• strides: 一个整数，或者 2 个整数表示的元组或列表， 指明卷积沿高度和宽度方向的步长。 可以是一个整数，为所有空间维度指定相同的值。 指定任何 stride 值 != 1 与指定 dilation_rate值 != 1 两者不兼容。
• padding: "valid" 或 "same" (大小写敏感)。
• data_format