普通卷积替换成可变性卷积参数量会增加吗

普通卷积和可变性卷积（也称为可分离卷积）在参数量上是有差异的。一般来说，可变性卷积会引入更多的参数。

在普通卷积中，每个卷积核的参数是固定的，并且对于每个输入通道，都要学习一个卷积核。因此，参数量正比于卷积核的大小乘以输入通道的数量。

而在可变性卷积中，卷积操作被分为两个步骤：深度卷积和逐点卷积。深度卷积使用一个较小的卷积核对每个输入通道进行卷积，然后逐点卷积将这些结果进行组合。由于深度卷积是独立于输入通道的，所以它只需要学习一个较小的卷积核。然后逐点卷积需要学习更多的参数来组合这些结果。

因此，可变性卷积在参数量上会比普通卷积更多，因为它需要学习额外的逐点卷积参数。不过，可变性卷积在一些情况下可以提供更好的表示能力和计算效率。