分组卷积与普通卷积有什么区别？

分组卷积是卷积神经网络中一种特殊的操作，与普通卷积的主要区别在于数据通道的处理方式。具体区别如下：

1. 通道划分：在普通卷积中，卷积核会覆盖输入数据的所有通道，并对这些通道进行统一的卷积操作。而在分组卷积中，输入数据的通道被划分成若干组，每个分组的通道数是预先设定好的。每个分组卷积只在其对应的输入通道组上进行卷积运算。

2. 卷积核与通道的关系：普通卷积的卷积核会与所有输入通道的数据进行运算，而分组卷积中的每个卷积核只与一个特定的通道组进行运算。因此，分组卷积实际上是在执行多个独立的卷积运算，每个运算只涉及输入数据的一部分通道。

3. 参数和计算量：分组卷积可以减少模型参数的数量和计算量，特别是当分组数等于输入通道数时，这种结构被称为深度可分离卷积。深度可分离卷积进一步将标准卷积分解为逐深度卷积（分组卷积）和逐点卷积（1x1卷积），从而大大减少了模型的复杂度。

4. 表达能力：由于分组卷积在不同组之间是独立的，它能够使得模型更加专注于学习不同通道组的特征，这在某种程度上可以增加网络的表达能力，但也可能会导致不同通道组之间的信息交流减少。