一、簡(jiǎn)述

        Xception 是深度為 71 層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，僅依賴于深度可分離的卷積層。

        論文中將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的 Inception 模塊解釋為常規(guī)卷積和深度可分離卷積運(yùn)算（深度卷積后跟點(diǎn)卷積）之間的中間步驟。從這個(gè)角度來看，深度可分離卷積可以理解為具有最大數(shù)量塔的 Inception 模塊。

        下圖是原始深度可分離卷積

         Xception中改進(jìn)的深度可分離卷積

         原始的深度可分離卷積是深度卷積后跟點(diǎn)卷積。修改后的深度可分離卷積是逐點(diǎn)卷積后跟深度卷積。

        作為受 Inception 啟發(fā)的新型深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，其中 Inception 模塊已被深度可分離卷積取代。展示了這種被稱為 Xception 的架構(gòu)在 ImageNet 數(shù)據(jù)集上的性能略優(yōu)于 Inception V3（Inception V3 就是為此設(shè)計(jì)的），在包含 3.5 億張圖像和 17,000 個(gè)類別的更大圖像分類數(shù)據(jù)集上，其性能顯著優(yōu)于 Inception V3。由于 Xception 架構(gòu)具有與 Inception V3 相同數(shù)量的參數(shù)，因此性能提