Tensorflow 什么是MobileNet v1深度乘子？

参考tensorflow mobilenetv1型号：

param depth_乘数记录如下：

深度乘子：深度的浮点乘子（通道数） 对于所有卷积运算。该值必须大于零。典型的 用法是在（0，1）中设置此值以减少 模型的参数或计算成本

但是在（）中，他们提到了两种类型的乘数：宽度乘数和分辨率乘数，那么哪一种对应于深度乘数呢

在这方面，他们说：

深度乘子：深度卷积的深度乘子（也包括 称为分辨率倍增）

我太糊涂了

如中所述：

宽度倍增器α的作用是在每一层均匀地细化网络。对于给定的层和宽度乘数α，输入通道数M变为αM，输出通道数N变为αN

分辨率乘数ρ应用于输入图像，每个层的内部表示随后由相同的乘数减少。实际上，我们通过设置输入分辨率隐式地设置ρ

在： 深度\u乘数用于减少每层的通道数因此深度乘以宽度乘以α。