1.创新点分析
在深度学习领域，卷积神经网络(CNN)一直是计算机视觉任务的主力架构。
然而，随着模型复杂度的增加，如何在保持性能的同时减少计算量和参数数量成为了一个重要课题。本文将深入解析一个将深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)应用于ResNet50的Python实现，展示如何构建一个更高效的CNN模型。
代码概述
这段代码实现了一个改进版的ResNet50模型，主要做了两个关键改进：
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将标准3x3卷积替换为深度可分离卷积
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优化了最后的全连接层结构
代码使用了PyTorch框架，并充分利用了torchvision中预定义的ResNet50模型作为基础架构。
深度可分离卷积实现
深度可分离卷积是MobileNet等轻量级网络的核心组件，它将标准卷积分解为两个步骤：
class DepthwiseSeparableConv(nn.Module):def __init__(self, 
