“dw weight” 可能是指 Depthwise Convolution（深度可分离卷积）的权重参数，“dw” 是 “depthwise” 的缩写。Depthwise Convolution 是一种轻量级的卷积操作，通过将标准卷积拆分成深度上的卷积（Depthwise Convolution）和点卷积（Pointwise Convolution）两个部分来减少计算量。深度可分离卷积在移动端应用中广泛使用，可以有效地降低计算量和参数量，提高模型的推理速度和运行效率。在深度可分离卷积中，“dw weight” 通常指的是深度卷积的权重参数。
** 深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）**是一种在卷积神经网络中用于减少参数量和计算量的技术。
深度可分离卷积的参数原理可以分为两步：
深度卷积（Depthwise Convolution）
深度卷积是一种只对输入的每个通道进行卷积的操作。假设输入数据的大小为 H × W × C i n H \times W \times C_{in} H×W×Cin，卷积核的大小为 K × K × C i n K \times K \times C_{in} K×K×Cin，其中 K K K 是卷积核的尺寸， C i n C_{in} Cin 是输入数据的通道数。在深度卷积中，卷积核的尺寸是 K × K × 1 K \times K \times 1 K×K×1，对于每个输入通道，都使用这个尺寸的卷积核进行卷积操作。因此，深度卷积的参数量为 K × K × C i n K \times K \times C_{in} K×K×Cin，而输出的特征图的通道数仍然是 C i n C_{in} Cin。
逐点卷积（Pointwise Convolution）
逐点卷积是一种使用 1 × 1 1 \times 1 1×1 卷积核的操作。假设输入数据的大小为 H × W × C i n H \times W \times C_{in} H×W×Cin，输出数据的大小为 H × W × C o u t H \times W \times C_{out} H×W×Cout，其中 C o u t C_{out} Cout 是输出数据的通道数。在逐点卷积中，卷积核的尺寸是 1 × 1 × C i n 1 \times 1 \times C_{in} 1×1×Cin，对于每个位置，使用这个尺寸的卷积核对所有通道进行卷积操作。因此，逐点卷积的参数量为 C i n × C o u t C_{in} \times C_{out} Cin×Cout。
将深度卷积和逐点卷积结合起来，就得到了深度可分离卷积。深度可分离卷积的参数量为 K × K × C i n + C i n × C o u t K \times K \times C_{in} + C_{in} \times C_{out} K×K×Cin+Cin×Cout，相对于普通卷积的参数量 K × K × C i n × C o u t K \times K \times C_{in} \times C_{out} K×K×Cin×Cout 要小很多。在使用深度可分离卷积时，可以使用较小的卷积核和较少的参数量来构建更深、更宽的神经网络。