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
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
阅读背景：
TensorFlow2.0(十)--实现深度可分离卷积神经网络
来源：互联网
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