41.常用的轻量级网络——Xception

Xception是Google提出的，arXiv 的V1 于2016年10月公开《Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions 》，Xception是对Inception v3的另一种改进，主要是采用depthwise separable convolution来替换原来Inception v3中的卷积操作。

41.1 设计思想

• 采用depthwise separable convolution来替换原来Inception v3中的卷积操作
  与原版的Depth-wise convolution有两个不同之处：
  • 第一个：原版Depth-wise convolution，先逐通道卷积，再1*1卷积; 而Xception是反过来，先1*1卷积，再逐通道卷积；
  • 第二个：原版Depth-wise convolution的两个卷积之间是不带激活函数的，而Xception在经过1*1卷积之后会带上一个Relu的非线性激活函数；

41.2 网络架构

• feature map在空间和通道上具有一定的相关性，通过Inception模块和非线性激活函数实现通道之间的解耦
  • 增多3*3的卷积的分支的数量，使它与1*1的卷积的输出通道数相等
  • 此时每个3*3的卷积只作用与一个通道的特征图上
  • 称之为“极致的Inception（Extream Inception）”模块，这就是Xception的基本模块
• Figure 3. A strictly equivalent reformulation of the simplified In-ception module.

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