tf.contrib.layers.separable_conv2d

Добавляет двумерную свертку с разделением каналов с необязательным слоем batch_norm.

tf.contrib.layers.separable_conv2d(
    inputs, num_outputs, kernel_size, depth_multiplier=1, stride=1, padding='SAME',
    data_format=DATA_FORMAT_NHWC, rate=1, activation_fn=tf.nn.relu,
    normalizer_fn=None, normalizer_params=None,
    weights_initializer=initializers.xavier_initializer(),
    pointwise_initializer=None, weights_regularizer=None,
    biases_initializer=tf.zeros_initializer(), biases_regularizer=None, reuse=None,
    variables_collections=None, outputs_collections=None, trainable=True, scope=None
)

Этот оператор сначала выполняет свертку по глубине, которая действует отдельно на каналах, создавая переменную, называемую depthwise_weights. Если num_outputs не равно None, он добавляет точечную свертку, которая смешивает каналы, создавая переменную, называемую pointwise_weights. Затем, если normalizer_fn равно None, он добавляет смещение к результату, создавая переменную, называемую 'смещения', в противном случае применяется normalizer_fn. Наконец, он применяет функцию активации, чтобы получить конечный результат.