Hi，大家好，我是编程小6，很荣幸遇见你，我把这些年在开发过程中遇到的问题或想法写出来，今天说一说
分组卷积的实现_两个序列卷积计算方法,希望能够帮助你!!!。

一、分组卷积的概念（回顾）

前面讲了。这里简单回顾一下：

分组卷积就是将特征图平均分为N组，然后每组内部进行正常卷积，然后N组得到的特征图按照通道维度进行拼接，得到输出。

如图所示，左边是正常的卷积，输入通道为12，输出通道为6，卷积核大小为3*3。

右边就是分组卷积。分成了三组，然后分别做卷积。每一组输入通道有4，输出通道为2。经过分组卷积之后，得到的也是6个通道输出。

二、分组卷积的优缺点

分组卷积的优点：

1. 分组卷积的参数量是正常卷积的1/N 。N为分组数，这里为3。

2.分组卷积可以看成是正常卷积的稀疏结构，可以视为一种正则。感觉优点类似与Dropout~

3. 逐通道卷积可以进一步减少参数，在轻量化网络中很常用。

分组卷积的缺点：

数据信息只存在本组里面。通道之间的信息没有交互，存在信息的屏蔽和阻塞，不流通。

三、pytorch中使用分组卷积

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