Group Convolution

Group convolution: 群卷积。 群卷积最早出现在alexnet中，作者认为group conv的方式能够增加filter之间的对角相关性，而且能够减少训练参数，不容易过拟合，类似于正则效果。 假设上一层的输出feature mao有N个，也就是N个channel（卷积核）。再假设群卷积的群数目M。那么该卷积层的操作就是，先将channel分为M份，每个group对应N/M个chan

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