Deep learning 如何计算例外论文中的可分离卷积？

我读了这篇论文（甚至有一个描述NN的例子），它谈到了可分离卷积。 我试图理解它们是如何精确计算的。我没有把它留给不精确的词，而是在下面包含了一段伪代码，它总结了我的理解。代码从18x18x728要素图映射到18x18x1024要素图：

XSIZE = 18;
YSIZE = 18;
ZSIZE = 728;
ZSIXE2 = 1024;

float mapin[XSIZE][YSIZE][ZSIZE];  // Input map
float imap[XSIZE][YSIZE][ZSIZE2];  // Intermediate map
float mapout[XSIZE][YSIZE][ZSIZE2];  // Output map

float wz[ZSIZE][ZSIZE2]; // Weights for 1x1 convs
float wxy[3][3][ZSIZE2];  // Weights for 3x3 convs

// Apply 1x1 convs
for(y=0;y<YSIZE;y++)
  for(x=0;x<XSIZE;x++)
    for(o=0;o<ZSIZE2;o++){
      s=0.0;
      for(z=0;z<ZSIZE;z++)
        s+=mapin[x][y][z]*wz[z][o];
      imap[x][y][o]=s;
    }

// Apply 2D 3x3 convs
for(o=0;o<ZSIZE2;o++)
  for(y=0y<YSIZE;y++)
    for(x=0;x<XSIZE;x++){
      s=0.0;
      for(i=-1;i<2;i++)
        for(j=-1;j<2;j++)
          s+=imap[x+j][y+i][o]*wxy[j+1][i+1][o]; // This value is 0 if falls off the edge
      mapout[x][y][o]=s;
    }

XSIZE=18；
YSIZE=18；
ZSIZE=728；
ZSIXE2=1024；
float-mapin[XSIZE][YSIZE][ZSIZE]；//输入映射
浮点imap[XSIZE][YSIZE][ZSIZE2]；//中间图
浮点映射输出[XSIZE][YSIZE][ZSIZE2]；//输出映射
浮动wz[ZSIZE][ZSIZE2]；//1x1转换的权重
浮点数wxy[3][3][ZSIZE2]；//3x3转换的重量
//应用1x1转换
对于（y=0；y，我在Tensorflow中找到了tf.nn.separable_conv2d，正好做到了这一点。因此，我构建了一个非常简单的图，并借助随机数，尝试获得上面的代码以匹配结果。正确的代码是：

XSIZE = 18;
YSIZE = 18;
ZSIZE = 728;
ZSIXE2 = 1024;

float mapin[XSIZE][YSIZE][ZSIZE];  // Input map
float imap[XSIZE][YSIZE][ZSIZE];  // Intermediate map
float mapout[XSIZE][YSIZE][ZSIZE2];  // Output map

float wxy[3][3][ZSIZE];  // Weights for 3x3 convs
float wz[ZSIZE][ZSIZE2]; // Weights for 1x1 convs


// Apply 2D 3x3 convs
for(o=0;o<ZSIZE;o++)
  for(y=0y<YSIZE;y++)
    for(x=0;x<XSIZE;x++){
      s=0.0;
      for(i=-1;i<2;i++)
        for(j=-1;j<2;j++)
          s+=mapin[x+j][y+i][o]*wxy[j+1][i+1][o]; // This value is 0 if falls off the edge
      imap[x][y][o]=s;
    }

// Apply 1x1 convs
for(y=0;y<YSIZE;y++)
  for(x=0;x<XSIZE;x++)
    for(o=0;o<ZSIZE2;o++){
      s=0.0;
      for(z=0;z<ZSIZE;z++)
        s+=imap[x][y][z]*wz[z][o];
      mapout[x][y][o]=s;
    }

XSIZE=18；
YSIZE=18；
ZSIZE=728；
ZSIXE2=1024；
浮点映射[XSIZE][YSIZE][ZSIZE]；//输入映射
浮点imap[XSIZE][YSIZE][ZSIZE]；//中间映射
浮点映射输出[XSIZE][YSIZE][ZSIZE2]；//输出映射
浮点wxy[3][3][ZSIZE]；//3x3转换的权重
浮点wz[ZSIZE][ZSIZE2]；//1x1转换的权重
//应用2D 3x3转换
对于（o=0；o