1、深度可分离卷积网络的理论 深度可分离卷积是普通卷积操作的一个变种，它可以替代不同卷积，从而构成卷积神经网络。 以精度损失为代价去换取计算量的减少和参数量的减少，从而使得深度可分离卷积网络可以在手机端运行。 用右图的结构代替左图： 它的好处是，有不同尺寸的视野域， 如下图是Inception V3的结构：从左到右的视野域为：1*1,3*3,6*6,5*5，在这四个分支上有4种不同的视野域，4种不同的视野域也就提取出了4种不同尺寸的图像特征。最后输出的信息就更丰富，效果更好。并且相对于不做分支