怎麼把3×3卷積分解為1×3和3×1？
分成兩次卷積操作就可以了，kernel_size可以指定的。比如3x3卷積分解成1x3和3x1兩個卷積：
我所知，這樣做的目的主要是為了壓縮模型參數量（這裡參數由3x3=9降低到1x3+3x1=6），但是計算量基本沒變（乘數目沒變），inception網路裡面有這種騷操作，不過一般對較大的卷積核，如7x7。
實際上並不能簡單的將
openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Ding_ACNet_Strengthening_the_Kernel_Skeletons_for_Powerful_CNN_via_Asymmetric_ICCV_2019_paper.pdf?openaccess.thecvf.com卷積分解為
和
卷積，具體請看ICCV2019ACNet，就是專門講這個問題的，地址是：
然後一作也開源了這份工作：DingXiaoH/ACNet。
我記得傳統圖像處理裡面高斯濾波可以分成x方向和y方向的卷積疊加，這裡應該類似，凡是有空間各向同性的卷積都可以分解為x和y方向上兩個獨立卷積合成
是要壓縮模型參數嗎？
特徵圖像 列取最大和行取最大，，或者列取平均和行取平均
先按列卷，在按行卷?這個動作不是可以一步到位，為毛分兩次?
推薦閱讀：
