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convolution 卷积
Transpose Convolution 转置卷积 反卷积
常用在图像分割，比如U-Net网络就用了。
Dilated convolution 膨胀卷积 空洞卷积 扩张卷积
Depthwise Separable Convolution 深度可分离卷积
MobileNet 系列网络在使用。
深度可分离卷积分为深度卷积（Depth-wise Convolution）和逐点卷积（Point-wise Convolution）两步
深度卷积就是把h×w×ch\times w\times ch×w×c的特征图FFF以通道维度分开，得到ccc个h×w×1h\times w\times 1h×w×1的特征图，然后使用ccc个k×k×1×1k\times k \times 1\times 1k×k×1×1的卷积核分别对这ccc个特征图进行卷积，得到ccc个h′×w′×1h'\times w'\times 1h′×w′×1的特征图，最后将他们按原来的顺序连接起来得到h′×w′×ch'\times w'\times ch′×w′×c的特征图F′F'F′。
逐点卷积就是用1×1×c×c11\times 1\times c\times c_11×1×c×c1的卷积对F′F'F′进行卷积，得到h′×w′×c1h'\times w'\times c_1h′×w′×c1的最终结果。
参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/57575810