深度可分離卷積
深度可分離卷積將標準卷積分解為兩個較便宜的步驟，從而減少了乘法和參數的數量。
概述
They are the trick that lets neural networks run on phones and edge devices without melting the battery.
深入探討
標準卷積在單一密集操作中混合空間和通道上的信息，這是昂貴的。深度可分離卷積將其分為兩個階段。首先，深度步驟獨立地為每個輸入通道應用一個小濾波器，捕捉每個通道內的空間模式，但從不混合通道。其次，逐點步驟使用 1x1 卷積來組合每個像素的通道，混合通道資訊而無需查看鄰居。透過將空間濾波與通道混合解耦，總計算量顯著下降，通常是 3x3 濾波器的 8 到 9 倍，而精度損失很小。這種分解是 MobileNet 和 Xception 的支柱。
技術洞察
對於透過特徵映射將 M 個輸入通道映射到 N 個輸出的 3x3 內核，標準卷積的成本約為每個位置的 M 乘 N 乘加的 9 倍。可分離版本的深度部分成本為 9 倍 M，加上逐點 1x1 部分的 M 倍 N。此比率約為 1/N + 1/9，因此對於較大的 N，節省的空間因子接近 1/9。
戰略影響
成本與預算
多年來，架構決策決定著效能和營運成本。
更明確的決策
技術教育幫助團隊選擇正確的堆疊，而不僅僅是最新的堆疊。
品質管控
更好的工程選擇可以減少生產中的可靠性事故。
深度可分離卷積的未來
深度可分離卷積仍然是高效視覺模型的主要內容，並且越來越多地出現在 MobileViT 和 ConvNeXt 模組等混合 CNN 變壓器設計中。隨著設備上人工智慧的發展，硬體加速器正在增加對深度操作的本機支援。預計將繼續用於即時視覺、可穿戴感測器以及任何延遲、記憶體和能源預算緊張的環境，通常與量化和神經架構搜尋相結合。
現實世界的實施
MobileNet 和 MobileNetV2 使用它們直接在智慧型手機上運行影像分類，延遲最小
視訊通話應用程式中的即時肖像分割和背景模糊依賴於輕量級可分離主幹
安全攝影機和無人機中的設備上物件偵測，其中功率和計算都有限
Xception 大規模應用它們來提高 ImageNet 的準確性，同時控制參數計數
風險與防護欄
優化一項基準測試可以隱藏更廣泛的系統弱點。
基礎設施和維護成本常常被低估。
隨著系統變得更加複雜，安全性和可觀察性差距可能會擴大。
實施路線圖
在實施之前定義延遲、品質和成本目標。
在實際負載和資料條件下進行基準測試。
儀器監控錯誤、漂移和使用者影響。
在擴展之前準備回滾和事件回應路徑。
不斷探索
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常見問題
What is Depthwise Separable Convolutions?
深度可分離卷積將標準卷積分解為兩個較便宜的步驟，從而減少了乘法和參數的數量。它們是讓神經網路在手機和邊緣設備上運行而無需熔化電池的技巧。
深度可分離卷積將標準卷積分為哪兩個步驟？
深度步驟單獨對每個通道進行空間過濾，然後逐點 1x1 步驟組合跨通道的資訊。
在深度步驟中，如何處理輸入通道？
深度卷積將單獨的空間濾波器應用於每個輸入通道，而不混合通道，這使得它很便宜。
與具有多個輸出通道的標準 3x3 卷積相比，3x3 深度可分離卷積大約可以減少多少計算量？
對於 3x3 內核，當輸出通道數量很大時，節省率接近 1/9，從而減少約 8 到 9 倍的操作。
在這個設計中，逐點 (1x1) 卷積的作用是什麼？
1x1 逐點卷積混合每個像素處的通道，而深度步驟則刻意避免這樣做。
哪個著名的架構在行動裝置上普及了深度可分離卷積？
MobileNet 是圍繞深度可分離卷積構建的，專門用於在手機上實現高效推理。