论文阅读笔记：Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions
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本文主要包含如下内容：
核心思想
这篇文章主要在 Inception V3 的基础上提出了 Xception（Extreme Inception），基本思想就是设计了通道分离式卷积 depthwise separable convolution operation
网络结构
我们可以将上面网络看作，把整个输入做1*1卷积，然后切成三段，分别3*3卷积后相连，如下图，两种形式是等价的：
现在我们想，如果不是分成三段，而是分成 5 段或者更多，那模型的表达能力是不是更强呢？于是我们就切更多段，切到不能再切了，正好是 Output channels 的数量（极限版本）：
于是，就有了深度卷积 depthwise convolution。文章中将 depthwise separable convolution 分成两步，一步叫depthwise convolution，另一步是 pointwise convolution。深度卷积是对输入的每一个 channel 独立的用对应 channel 的卷积核去卷积，假设卷积核的 shape 是 [filter_height, filter_width, in_channels, channel_multiplier]，那么每个 in_channel 会输出 channel_multiplier 那么多个通道，最后的 feature map 就会有 in_channels * channel_multiplier 个通道了。原文在深度卷积后面又加了 pointwise convolution，这个 pointwise convolution 就是 1*1 的卷积，可以看做是对那么多分离的通道做了个融合。
Xception 结构由36个卷积层组成网络的特征提取基础。我们的评估实验中只进行图像分类，因此我们在卷积之后使用了逻辑回归层。可选的，也可以在逻辑回归层之前加入完全连接层。36个卷积层被分成14个模块，除最后一个外，模块间有线性残差连接。
实验结果
精度较Inception V3有提高，ImageNET上的精度如下：
Table2表示几种网络结构在JFT数据集上的对比。大数据上的提升会比Table1好一点。：
tensorflow实现
#tensorflow 1.2.0 python 2.7
tf.nn.depthwise_conv2d(input,filter,strides,padding,rate=None,name=None,data_format=None)
#结果返回一个Tensor，shape为[batch, out_height, out_width, in_channels * channel_multiplier]，注意这里输出通道变成了in_channels * channel_multiplier
- name：指定操作的名字
- data_format：指定数据格式
- input：指需要做卷积的输入图像，要求是一个4维Tensor，具有[batch, height, width, in_channels]这样的shape，具体含义是[训练时batch的图片数量, 图片高度, 图片宽度, 图像通道数]
- filter：相当于CNN中的卷积核，要求是一个4维Tensor，具有[filter_height, filter_width, in_channels, channel_multiplier]这样的shape，具体含义是[卷积核的高度，卷积核的宽度，输入通道数，输出卷积乘子]，这里第三维in_channels，就是参数input的第四维
- strides：卷积的滑动步长。
- padding：string类型的量，只能是”SAME”,”VALID”其中之一，这个值决定了不同边缘填充方式。
- rate：rate=1时，此时这个函数就变成了普通卷积，并非空洞卷积。
空洞卷积atrous convolutions又名扩张卷积dilated convolutions，向卷积层引入了一个称为 “扩张率dilation rate”的新参数，该参数定义了卷积核处理数据时各值的间距。
