关于深度可分离卷积（DSC）与传统卷积间差别的一点点思考，望各位大佬指正。
DSC是将Conv对spatial（receptive-field-wise）和semantic（channel-wise）的同时学习给一分为二了。
在分开的这两个阶段中，Stage 1. depthwise conv用通道为1的多个“薄”卷积核仅学习各个input通道上的空间特征；Stage 2. pointwise conv，也即1 *1 conv或者pixelwise conv，用多个这样的“厚”且“尖”的卷积核逐点进行channel manipulation，即由input channel数向output channel数的转化。
相比之下，DSC之所以可以降低params，是因为回避了（k * k） *（ M * N）这个大连乘。前一个括号中是spatial-wise，后一个括号中是semantic-wise operations。要知道，M * N在一个很深的网络中将会是一个非常的的数字。
DSC所涉及的参数量变为，（k * k * M) + （1 * 1 * M * N），前一个括号是Stage 1 spatial conv，后一个括号是是stage 2 semantic conv。可见，k * k仅连乘了M，而将M * N这个负担交给 1 * 1 来弱化，变k * k 与 M * N之间的乘法为加法。
参数减少，DSC的filter能够capture、learn、extract的feature就变弱了。why？因为传统conv的filter所学得的feature是立体的、即有空间描述，又有语义深度，即，filter本身就是一个k * k * M的tensor，它所表征represent的特征一定更为丰富。反观DSC中，一不存在完整的k * k * M的filter，只有分开的k * k * 1 filter和1 * 1 * M filter。这种割裂、强行分离，破坏了CNN本质的compositional属性。上一层得到的M-channel的feature作为本层的输入，应当被一次性地用一个compact的filter去学习其中蕴含的spatial-semantic特征，而非先spatial后semantic。
仅仅是个人的理解和主观臆断，大佬们见笑了 : D.