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产生背景 |
之前在深度学习面试题16：小卷积核级联卷积VS大卷积核卷积中介绍过小卷积核的三个优势：
①整合了三个非线性激活层，代替单一非线性激活层，增加了判别能力。
②减少了网络参数。
③减少了计算量
在《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision》中作者还想把小卷积核继续拆解，从而进一步增强前面的优势
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举例 |
一个3*3的卷积可以拆解为：一个3*1的卷积再串联一个1*3的卷积，实验证明这样做在精度上损失不大，这两者的感受野是相同的，如下图所示：
同理，
5*5的卷积可以拆解为：一个5*1的卷积再串联一个1*5的卷积
7*7的卷积可以拆解为：一个7*1的卷积再串联一个1*7的卷积
作者在论文《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision》中说明，这样的非对称卷积不要用在靠近输入的层，会影响精度，要用在较高的层
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参考资料 |
《图解深度学习与神经网络：从张量到TensorFlow实现》_张平
Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision
深度学习面试题27：非对称卷积(Asymmetric Convolutions)
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原文地址：https://www.cnblogs.com/itmorn/p/11252076.html
