TensorFlow2.0(十)–实现深度可分离卷积神经网络

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深度可分离卷积神经网络1. 深度可分离卷积网络介绍1. 1 深度可分离卷积网络与普通卷积网络1.2 普通卷积与深度可分离卷积计算量对比2. 深度可分离卷积网络实现2.1 导入相应的库2.2 数据集的加载与处理2.3 构建模型2.4 2.4 模型的编译与训练2.5 学习曲线绘制2.6 模型验证 1. 深度可分离卷积网络介绍 1. 1 深度可分离卷积网络与普通卷积网络深度可分离卷积神经网络是卷积神经网络的一个变种，可以对卷积神经网络进行替代。对于普通的卷积申请网络，如下图左边部分所示，由卷积层，批归一化操作与激活函数构成的。对于深度可分离卷积网络，它是由一个3×3深度可分离的卷积层，批归一化，

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