分组卷积

分组卷积（Grouped Convolution）是一种在卷积神经网络中常用的卷积操作，它将输入特征图分成多个分组，并在每个分组上应用卷积操作。每个分组使用独立的卷积核进行卷积计算，最后将各个分组的输出合并起来形成最终的输出特征图。

传统的卷积操作是在整个输入特征图上进行的，使用一组卷积核对整个特征图进行卷积计算。而分组卷积将输入特征图分成多个较小的分组，每个分组包含输入特征图的一部分通道数。然后，在每个分组上应用独立的卷积核进行卷积计算。最后，将各个分组的输出特征图按照通道维度进行拼接，形成最终的输出特征图。

分组卷积的优点在于它可以减少计算量和模型参数的数量，同时引入了一定程度的特征交互。通过将输入特征图分组处理，可以将计算分散到不同的卷积核上，从而减少计算的总量。此外，由于每个分组都有独立的卷积核，分组卷积可以引入分组之间的特征交互，增加模型的表达能力。

然而，需要注意的是，分组卷积也有一些局限性。较小的分组可能会导致特征的丢失或信息损失，因为每个分组内部的卷积核只能看到该分组的部分输入特征。此外，分组卷积需要人为设定分组的数量，这需要根据具体任务和数据进行合理的选择。

总而言之，分组卷积是一种在卷积神经网络中常用的卷积操作，通过将输入特征图分组处理，可以减少计算量和模型参数的数量，并引入一定程度的特征交互。它适用于需要在资源受限的环境下运行的场景，并且在一些特定任务中取得了良好的效果。