SeparableConv2D和Conv2D层有什么区别？

Question

SeparableConv2D和Conv2D层有什么区别？

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我在网上没有找到这个问题的明确答案（如果存在，很抱歉）。我想逐步了解两个函数（SeparableConv2D和Conv2D）之间的区别，例如使用输入数据集（3,3,3）（作为RGB图像）。

基于Keras-Tensorflow运行此脚本：

import numpy as np
from keras.layers import Conv2D, SeparableConv2D
from keras.models import Model
from keras.layers import Input

red   = np.array([1]*9).reshape((3,3))
green = np.array([100]*9).reshape((3,3))
blue  = np.array([10000]*9).reshape((3,3))

img = np.stack([red, green, blue], axis=-1)
img = np.expand_dims(img, axis=0)

inputs = Input((3,3,3))
conv1 = SeparableConv2D(filters=1, 
              strides=1, 
              padding='valid', 
              activation='relu',
              kernel_size=2, 
              depth_multiplier=1,
              depthwise_initializer='ones',
              pointwise_initializer='ones',
              bias_initializer='zeros')(inputs)

conv2 = Conv2D(filters=1, 
              strides=1, 
              padding='valid', 
              activation='relu',
              kernel_size=2, 
              kernel_initializer='ones', 
              bias_initializer='zeros')(inputs)

model1 = Model(inputs,conv1)
model2 = Model(inputs,conv2)
print("Model 1 prediction: ")
print(model1.predict(img))
print("Model 2 prediction: ")
print(model2.predict(img))
print("Model 1 summary: ")
model1.summary()
print("Model 2 summary: ")
model2.summary()

我有以下输出：

Model 1 prediction:
 [[[[40404.]
   [40404.]]
  [[40404.]
   [40404.]]]]
Model 2 prediction: 
[[[[40404.]
   [40404.]]
  [[40404.]
   [40404.]]]]
Model 1 summary: 
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
input_1 (InputLayer)         (None, 3, 3, 3)           0         
_________________________________________________________________
separable_conv2d_1 (Separabl (None, 2, 2, 1)           16        
=================================================================
Total params: 16
Trainable params: 16
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
Model 2 summary: 
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
input_1 (InputLayer)         (None, 3, 3, 3)           0         
_________________________________________________________________
conv2d_1 (Conv2D)            (None, 2, 2, 1)           13        
=================================================================
Total params: 13
Trainable params: 13
Non-trainable params: 0

我理解了Keras如何计算模型2的Conv2D预测，感谢这篇文章，但是有人可以解释一下模型1的SeperableConv2D预测计算以及它的参数数量（16）吗？

- etiennedm

1个回答

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- André Pacheco · Accepted Answer

Keras使用Tensorflow，因此您可以在Tensorflow的API中查看差异。

conv2D是传统的卷积操作。因此，您有一幅图像（带或不带填充），并使用给定步长滑动的过滤器通过该图像。

另一方面，SeparableConv2D是传统卷积的变体，旨在更快地计算它。它执行深度空间卷积，然后是一个点积卷积，混合在一起产生的输出通道。例如，MobileNet使用此操作更快地计算卷积。

我可以在这里解释两个操作，但是，这个文章用图像和视频提供了非常好的解释，强烈建议您阅读。