Vi presenterar en tolkning av Inceptionsmoduler i konvolutionella neurala nätverk som ett mellanliggande steg mellan regelbunden konvolution och den djupvis åtskilda konvolutionsoperationen (en djupkonvolution följd av en punktvis konvolution). I detta ljus kan en djupvis åtskiljbar konvolution förstås som en Inception-modul med ett maximalt stort antal torn. Denna observation leder oss att föreslå en ny djup konvolutionell neural nätverk arkitektur inspirerad av Inception, där Inception moduler har ersatts med djupvis separerbara konvolutioner. Vi visar att denna arkitektur, dubbad Xception, något överträffar Inception V3 på ImageNet dataset (som Inception V3 utformades för), och betydligt överträffar Inception V3 på en större bildklassificering dataset som omfattar 350 miljoner bilder och 17.000 klasser. Eftersom Xception-arkitekturen har samma antal parametrar som Inception V3 beror prestandavinsterna inte på ökad kapacitet utan snarare på en effektivare användning av modellparametrar.
Men ännu viktigare är att REF föreslår "Initiationshypotesen" där det anges att separata konvolutioner kan tolkas som "extrema Initiationsmoduler" där antalet konvolutionsvägar motsvarar antalet kanaler.
Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}