深度学习基础--卷积--group conv

本文探讨了分组卷积(groupconv)在深度学习领域的应用,特别是在Xception、ResNext、Mobilenet、shufflenet等模型中的重要作用。通过分组卷积,可以更有效地学习特定的特征,如人脸的五官,实现特征的局部共享。

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group conv

  在Xception、ResNext、Mobilenet、shufflenet中都有。

作用

  group convolution还是很有用的,比如训练人脸的五官,五个是不同的东西,特征不同,分5个group就可以分开学,相当方便。
  实现locally share的convolution layer的时候能用上。

### 关于深度学习中分组卷积的组数选择 在设计神经网络架构时,分组卷积的选择是一个重要的决策因素。分组卷积通过将输入通道分成多个独立处理的子集,减少了计算复杂度并增加了特征多样性。 #### 影响分组卷积效果的因素 当决定分组卷积中的组数时,需考虑几个重要因素: - **计算效率**:随着组数增加,每组内的连接数量减少,从而降低了整体计算开销。然而,过多的分组可能导致硬件利用率下降,进而抵消潜在的速度提升[^1]。 - **表达能力**:适当数量的分组能够增强模型捕捉不同模式的能力;但是过度分割可能削弱跨通道交互的学习,影响最终表现[^3]. #### 实践指南 为了找到最优解,在实践中推荐如下策略: - **实验验证**:由于最佳组数值依赖具体应用场景及数据特性,建议基于初步试验确定合理范围,并在此基础上进一步优化调参. - **参考现有成果**:借鉴已发表的研究论文或公开实现方案作为起点,比如ResNeXt提出的cardinality概念,表明特定范围内增大分组数目有助于改进性能而不显著增加额外负担. ```python import torch.nn as nn class GroupConvLayer(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, groups=32): # 默认采用较大group size super(GroupConvLayer, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), groups=groups) def forward(self, x): return self.conv(x) ```
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