论文： https://arxiv.org/pdf/1901.01928v1.pdf

 摘要：提出了一种卷积的变体，称为DSConv（分布偏移卷积），其可以容易地替换进标准神经网络体系结构并且实现较低的存储器使用和较高的计算速度。 DSConv将传统的卷积内核分解为两个组件：可变量化内核（VQK）和分布偏移。 通过在VQK中仅存储整数值来实现较低的存储器使用和较高的速度，同时通过应用基于内核和基于通道的分布偏移来保持与原始卷积相同的输出。 我们在ResNet50和34以及AlexNet和MobileNet上对ImageNet数据集测试了DSConv。 我们通过将浮点运算替换为整数运算，在卷积内核中实现了高达14x的内存使用量减少，并将运算速度提高了10倍。 此外，与其他量化方法不同，我们的工作允许对新任务和数据集进行一定程度的再训练。

 

        DSConv是一种深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）的变体，它在计算机视觉领域被广泛使用。深度可分离卷积是一种轻量级卷积，它将标准卷积拆分为两个步骤：深度卷积和逐点卷积。深度卷积只在单个通道上进行卷积