Xception은 Inception 가설을 논리적 극단까지 밀어붙이고 채널 간 및 공간적 상관관계를 완전히 분리된 연산으로 밀어붙였으며, 이로 인해 인기를 얻은 깊이별 분리형 컨볼루션은 이제 모바일 비전 백본에서 음성 인코더까지 모든 곳에 나타난다. 이 장편 리뷰는 아키텍처를 처음부터 끝까지 다루며, 이러한 방식으로 컨볼루션을 인수분해하는 것이 단순히 매개변수 효율적일 뿐만 아니라 데이터의 상관관계를 모델링하는 진정한 다른 방법이라는 것을 설명한다.

이 토론에서는 Inception에서 Xception으로의 진화, 깊이별 분리형 컨볼루션 뒤의 수학과 직관, 매개변수 효율성 논쟁, 그리고 Xception을 ImageNet 규모의 지도에 올려놓은 실험 결과를 다룬다. 음성 분야 사람들을 위해, 같은 기본 요소는 Conformer, Branchformer, 그리고 오늘날 배송 중인 대부분의 효율적인 ASR 인코더 내부에 나타나므로, 이를 깊이 있게 이해하는 것은 이미지 분류를 훨씬 넘어서는 이득을 준다. 긴 리뷰는 또한 극단적인 Inception 가설이 실제로 경험적으로 성립하는 이유와 어디서 깨질 수 있는지에 시간을 할애한다. 철저한 버전을 원한다면, 오후에 집중할 수 있는 적절한 시간이 있을 때 보기 위해 대기열에 올려놓을 것이 바로 이것이다.