逐通道卷积（Depthwise Convolution）是一种特殊的卷积操作，它在处理输入数据时，每个卷积核只负责一个通道的卷积。具体来说，对于一个具有多个通道的输入数据，逐通道卷积会为每个通道分配一个独立的卷积核，并且这些卷积核只对对应的通道进行卷积操作。这样，经过逐通道卷积后，输出的特征图的通道数与输入的通道数相同。
例如，对于一张5×5像素、三通道彩色输入图片（shape为5×5×3），逐通道卷积首先会为每个通道（即红色、绿色和蓝色通道）分别应用一个卷积核进行卷积操作。每个卷积核只对一个通道进行操作，因此输出的特征图仍然是三通道的。
这种操作方式在深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）中被广泛应用，因为它可以显著减少计算量和参数数量，从而提高模型的效率
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