自学教程：keras中的深度可分离卷积 SeparableConv2D与DepthwiseConv2D

keras中的深度可分离卷积 SeparableConv2D与DepthwiseConv2D

技术标签： keras  SeparableConv2D  DepthwiseConv2D

【题目】keras中的深度可分离卷积 SeparableConv2D与DepthwiseConv2D

概述

keras中的深度可分离卷积有SeparableConv2D与c两种，

其中SeparableConv2D实现整个深度分离卷积过程，即深度方向的空间卷积 （分别作用于每个输入通道）+ 输出通道混合在一起的逐点卷积，

而DepthwiseConv2D仅仅实现前半部分的空间卷积 （分别作用于每个输入通道）。

下面是keras中文文档的内容。

一、SeparableConv2D

keras.layers.SeparableConv2D(filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', data_format=None, dilation_rate=(1, 1), depth_multiplier=1, activation=None, use_bias=True, depthwise_initializer='glorot_uniform', pointwise_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', depthwise_regularizer=None, pointwise_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, depthwise_constraint=None, pointwise_constraint=None, bias_constraint=None)

深度方向的可分离 2D 卷积。

可分离的卷积的操作包括，首先执行深度方向的空间卷积 （分别作用于每个输入通道），紧接一个将所得输出通道 混合在一起的逐点卷积。depth_multiplier 参数控 制深度步骤中每个输入通道生成多少个输出通道。

直观地说，可分离的卷积可以理解为一种将卷积核分解成 两个较小的卷积核的方法，或者作为 Inception 块的 一个极端版本。

参数

• filters: 整数，输出空间的维度 （即卷积中滤波器的输出数量）。
• kernel_size: 一个整数，或者 2 个整数表示的元组或列表， 指明 2D 卷积窗口的高度和宽度。 可以是一个整数，为所有空间维度指定相同的值。
• strides: 一个整数，或者 2 个整数表示的元组或列表， 指明卷积沿高度和宽度方向的步长。 可以是一个整数，为所有空间维度指定相同的值。 指定任何 stride 值 != 1 与指定 dilation_rate值 != 1 两者不兼容。
• padding: "valid" 或 "same" (大小写敏感)。
• data_format: 字符串， channels_last (默认) 或 channels_first 之一，表示输入中维度的顺序。channels_last 对应输入尺寸为 (batch, height, width, channels)， channels_first 对应输入尺寸为 (batch, channels, height, width)。 它默认为从 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中 找到的 image_data_format 值。 如果你从未设置它，将使用「channels_last」。
• dilation_rate: 一个整数，或者 2 个整数表示的元组或列表， 为使用扩张（空洞）卷积指明扩张率。 目前，指定任何 dilation_rate 值 != 1 与指定任何 stride 值 != 1 两者不兼容。
• depth_multiplier: 每个输入通道的深度方向卷积输出通道的数量。 深度方向卷积输出通道的总数将等于 filterss_in * depth_multiplier。
• activation: 要使用的**函数 (详见 activations)。 如果你不指定，则不使用**函数 (即线性**： a(x) = x)。
• use_bias: 布尔值，该层是否使用偏置向量。
• depthwise_initializer: 运用到深度方向的核矩阵的初始化器 详见 initializers)。
• pointwise_initializer: 运用到逐点核矩阵的初始化器 (详见 initializers)。
• bias_initializer: 偏置向量的初始化器 (详见 initializers)。
• depthwise_regularizer: 运用到深度方向的核矩阵的正则化函数 (详见 regularizer)。
• pointwise_regularizer: 运用到逐点核矩阵的正则化函数 (详见 regularizer)。
• bias_regularizer: 运用到偏置向量的正则化函数 (详见 regularizer)。
• activity_regularizer: 运用到层输出（它的**值）的正则化函数 (详见 regularizer)。
• depthwise_constraint: 运用到深度方向的核矩阵的约束函数 (详见 constraints)。
• pointwise_constraint: 运用到逐点核矩阵的约束函数 (详见 constraints)。
• bias_constraint: 运用到偏置向量的约束函数 (详见 constraints)。

输入尺寸

• 如果 data_format='channels_first'， 输入 4D 张量，尺寸为 (batch, channels, rows, cols)。
• 如果 data_format='channels_last'， 输入 4D 张量，尺寸为 (batch, rows, cols, channels)。

输出尺寸

• 如果 data_format='channels_first'， 输出 4D 张量，尺寸为 (batch, filters, new_rows, new_cols)。
• 如果 data_format='channels_last'， 输出 4D 张量，尺寸为 (batch, new_rows, new_cols, filters)。

由于填充的原因， rows 和 cols 值可能已更改。

二、DepthwiseConv2D

keras.layers.DepthwiseConv2D(kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', depth_multiplier=1, data_format=None, activation=None, use_bias=True, depthwise_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', depthwise_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, depthwise_constraint=None, bias_constraint=None)

深度可分离 2D 卷积。

深度可分离卷积包括仅执行深度空间卷积中的第一步（其分别作用于每个输入通道）。 depth_multiplier 参数控制深度步骤中每个输入通道生成多少个输出通道。

Arguments

• kernel_size: 一个整数，或者 2 个整数表示的元组或列表， 指明 2D 卷积窗口的高度和宽度。 可以是一个整数，为所有空间维度指定相同的值。
• strides: 一个整数，或者 2 个整数表示的元组或列表， 指明卷积沿高度和宽度方向的步长。 可以是一个整数，为所有空间维度指定相同的值。 指定任何 stride 值 != 1 与指定 dilation_rate值 != 1 两者不兼容。
• padding: "valid" 或 "same" (大小写敏感)。
• depth_multiplier: 每个输入通道的深度方向卷积输出通道的数量。 深度方向卷积输出通道的总数将等于 filterss_in * depth_multiplier。
• data_format: 字符串， channels_last (默认) 或 channels_first 之一，表示输入中维度的顺序。channels_last 对应输入尺寸为 (batch, height, width, channels)， channels_first 对应输入尺寸为 (batch, channels, height, width)。 它默认为从 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中 找到的 image_data_format 值。 如果你从未设置它，将使用「channels_last」。
• activation: 要使用的**函数 (详见 activations)。 如果你不指定，则不使用**函数 (即线性**： a(x) = x)。
• use_bias: 布尔值，该层是否使用偏置向量。
• depthwise_initializer: 运用到深度方向的核矩阵的初始化器 详见 initializers)。
• bias_initializer: 偏置向量的初始化器 (详见 initializers)。
• depthwise_regularizer: 运用到深度方向的核矩阵的正则化函数 (详见 regularizer)。
• bias_regularizer: 运用到偏置向量的正则化函数 (详见 regularizer)。
• activity_regularizer: 运用到层输出（它的**值）的正则化函数 (详见 regularizer)。
• depthwise_constraint: 运用到深度方向的核矩阵的约束函数 (详见 constraints)。
• bias_constraint: 运用到偏置向量的约束函数 (详见 constraints)。

输入尺寸

• 如果 data_format='channels_first'， 输入 4D 张量，尺寸为 (batch, channels, rows, cols)。
• 如果 data_format='channels_last'， 输入 4D 张量，尺寸为 (batch, rows, cols, channels)。

输出尺寸

• 如果 data_format='channels_first'， 输出 4D 张量，尺寸为 (batch, filters, new_rows, new_cols)。
• 如果 data_format='channels_last'， 输出 4D 张量，尺寸为 (batch, new_rows, new_cols, filters)。

由于填充的原因， rows 和 cols 值可能已更改。