2024年5月3日发(作者：)
分组卷积和深度可分离卷积关系
分组卷积和深度可分离卷积都是卷积神经网络中常用的卷积操
作，它们在一定程度上具有相似的特点，但在实现方式上存在
一定的差异。
1. 分组卷积（Grouped Convolution）：
分组卷积是将输入的特征图分成多个较小的组，然后将每个组
分别进行卷积操作，最后将各个组的输出进行拼接。它的主要
目的是为了减少模型的参数量和计算量，同时也可以提供一定
程度的局部感受野。分组卷积的参数共享是在组内共享的，而
组间是独立的。
2. 深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）：
深度可分离卷积是将标准的卷积操作拆解成两个步骤进行。首
先进行深度卷积（Depthwise Convolution），它只对输入的每
个通道进行卷积操作，得到多个通道的特征图。然后进行逐点
卷积（Pointwise Convolution），使用1x1的卷积核对深度卷
积得到的多个通道的特征图进行卷积操作。深度可分离卷积的
主要目的是减少卷积操作的计算量和参数量，并且可以提供更
大的感受野。
关系：
深度可分离卷积可以看作是分组卷积的一种特殊情况，其中组
的数量等于输入通道的数量。深度可分离卷积分为两个步骤，
并且在逐点卷积时会将不同通道的特征图进行合并。而分组卷
积可以将输入的特征图分成任意数量的组，并且各个组是独立
进行卷积操作的。
总结来说，深度可分离卷积是分组卷积的一种特殊形式，它在
减少参数量和计算量的同时可以提供更大的感受野。深度可分
离卷积在许多轻量化的模型中得到了广泛应用，如MobileNet
和Xception等。而分组卷积也可以用于减少参数量和计算量，
但是它的划分方式更加灵活，适用于一些需要自定义组的场景。
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