Xception结构由Keras的作者François Chollet发表于2016年（论文下载：Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions），其在3.5亿张图像、17000个分类的大型计算机视觉任务上的效果远胜Inception-v3。

与Inception-v4类似，Xception综合了GoogLeNet和ResNet的思想，使用了叫深度可分离卷积层（depthwise separable  convolution），即每个通道有一个卷积核，

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