以上是标准卷积、深度可分离卷积两者的速率差异，采用小型网络多轮运行得到的结果

总体而言，还是能看到速度较为明显的提升

不过具体项目中，仍然应该保持以消融的态度对待该方案（提速效果、最终模型表现）

补注：

1.首先该实验只基于小型网络做的简单测试，其效果不一定能套用到各类项目中

应当补充各类情景下的实验结果

2.其次，该方案理论上会影响性能，但具体影响的幅度和该幅度的影响因素都值得探索和实验

3.显存开销上同样值得探索和继续实验

其简单案例：

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# 普通卷积（标准卷积）
nn.Conv2d(in_ch, out_ch, kernel_size=3, padding=1)
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3
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# 深度可分离卷积
nn.Sequential(
    nn.Conv2d(in_ch, in_ch, kernel_size=3, padding=1, groups=in_ch),  # depthwise
    nn.Conv2d(in_ch, out_ch, kernel_size=1)                           # pointwise
)