Depthwise Separable Convolution

Depthwise Separable Convolution とは、通常の畳み込みを 2 段階に分けることで計算量を大きく減らす技法です。

まずチャネルごとに空間方向の畳み込みを行い、次に 1×1 の畳み込みでチャネル間を混ぜます。まとめて 1 回で行うより、計算量もパラメータも大幅に少なくなります。

スマートフォンなど計算資源の限られた環境向けの MobileNet などで採用され、モデルの軽量化を支えています。