group wise correlation

Group wise correlation是指将数据集按照某个特征分组后，计算每组内部变量之间的相关性。这种方法可以帮助我们更好地理解数据集内部的关系，并且可以在特定的领域中发现有趣的模式。

例如，我们可以将一个销售数据集按照不同的地区进行分组，然后计算每个地区内部销售额和广告费用之间的相关性。这样可以帮助我们了解不同地区的销售策略是否存在差异，以及哪些广告渠道对于不同地区的销售额影响最大。

相关问题

group-wise conv

Group-wise convolution是一种卷积操作，其基本思想是将特征通道分为若干个组，并按组进行相关计算。通常情况下，特征通道会被平均分为多个组，每个组包含一部分通道。通过这种方式，可以实现特征的分组合并，从而进行特征融合的操作。

在ShuffleNet中，对group convolution进行了改进，引入了channel shuffle。在卷积完成后，通过channel shuffle对特征进行均匀的打乱。这样，在进行group convolution时，每个group的输入不再只来自相邻组，而是实现了特征的融合。通过利用channel shuffle，可以充分发挥group convolution的优点，同时避免其缺点。

总结来说，group-wise convolution是一种将特征通道分为若干组并进行相关计算的卷积操作。通过这种方式，可以实现特征融合并发挥group convolution的优势。而ShuffleNet则在group convolution基础上引入了channel shuffle，进一步提高了特征的融合效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [[模型压缩/加速]-加速卷积计算的三种方法-Depth-wise Conv、Group Conv、Channel-wise Conv](https://blog.csdn.net/ai_faker/article/details/109469478)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【论文简述及翻译】GWCNet：Group-wise Correlation Stereo Network（CVPR 2019）](https://blog.csdn.net/qq_43307074/article/details/127178835)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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CorrelationData correlationData

CorrelationData是Spring AMQP框架中的一个类，用于在生产者发送消息时关联数据。它可以包含一些额外的信息，例如消息的唯一标识符或其他与消息相关的数据。在发送消息时，可以将CorrelationData与消息一起发送，并在确认回调中获取该CorrelationData以确定消息的发送状态。