分组卷积，深度可分离卷积

分组卷积和深度可分离卷积是两种常用的卷积操作方法。

分组卷积（grouped convolution）是将输入的通道分成多个组，每个组内的通道进行独立的卷积操作，然后将各组的结果进行拼接。这种方法可以减少计算量和参数量，同时提高模型的非线性表达能力。例如，如果将输入的通道数分为两组，那么每组只需要进行一半的卷积操作，从而减少了计算量和参数量。

深度可分离卷积（depthwise separable convolution）是将标准卷积操作拆分成两个步骤：深度卷积和逐点卷积。首先，深度卷积操作对每个输入通道进行独立的卷积，然后使用逐点卷积将深度卷积的结果进行组合。深度可分离卷积可以有效地减少参数量和计算量，同时保持模型的表达能力。这种方法在轻量化和移动端模型中被广泛使用。

综上所述，分组卷积和深度可分离卷积是两种常用的卷积操作方法，它们可以在神经网络中提高计算效率并减少参数量，同时保持模型的表达能力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [对深度可分离卷积、分组卷积、空洞卷积的通俗理解(上篇)](https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/102457264)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [各种卷积层的理解（深度可分离卷积、分组卷积、扩张卷积、反卷积）](https://blog.csdn.net/gwplovekimi/article/details/89890510)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]