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组和分组卷积
五 这应该与“ 理解卷积”文章中的落球示例类似。从根本上说，它们是相同的东西：卷积。 image.png 组卷积 在排列上的概率分布的早期可视化是一种混乱。可视化的自然方法是在凯莱图上！ image.png 或者，我们可以替代 要得到： 组卷积的传统定义。（如果让团体操作加成，这就是卷积的正常定义。） 6 关于这个的一个可爱的事情是，卷积经常继承被卷积的函数域的代数性质。例如，如果您将函数在关联域上进行卷积，则卷积运算是关联的： 同样，如果域是可交换的，卷积也是如此。如果它有身份，卷积也是一样。 卷积组自然而然地扩展了卷积神经网络，所有的东西都很好地融合在一起。由于卷积神经网络是现在机器学习中最强大的工具之一，这非常有趣。在下一篇文章中，我们将探索这些网络。 ↩ 我不能真正找到人们将这些卷积作为独立的东西来讨论的情况，但是这个操作似乎被隐含地构造在研究这些结构的对象上。就像乘法群环是组卷积，乘法幺半环是幺卷积，乘法广群代数的广群卷积和乘法分类代数是类卷积。
1.9K100发布于 2018-02-05- 来自专栏全栈程序员必看
Group Convolution 分组卷积
Group Convolution分组卷积 最早见于AlexNet——2012年Imagenet的冠军方法，Group Convolution被用来切分网络，使其在2个GPU上并行运行，AlexNet N，每个卷积核的尺寸为 C ∗ K ∗ K C*K*K C∗K∗K，N个卷积核的总参数量为 N ∗ C ∗ K ∗ K N*C*K*K N∗C∗K∗K。 如下图所示，传统卷积方法和分组卷积方法。 Group Convolution，则是对输入feature map进行分组，然后每组分别卷积。 而分组卷积，是一个通道为 C G \frac{C}{G} GC来进行整体卷积生成一个图片。 C G ∗ K ∗ K \frac{C}{G}*K*K GC∗K∗K，卷积核的总数仍为N个，每组的卷积核数量为 N G \frac{N}{G} GN，卷积核只与其同组的输入map进行卷积，卷积核的总参数量为
68840编辑于 2022-11-17 - 来自专栏晓飞的算法工程笔记
IGC系列：全分组卷积网络，分组卷积极致使用 | 轻量级网络
，IGC模块可以总结为： [dc0b5ac6b2c986b6f293d1c573d2ca7e.png] $W^p$和$W^d$为分块角对角矩阵，定义$W=PW^dPT^{\top}W^p$为混合卷积核 ，得到： [d1f1dbdc760ab65eafdfba48be6f7970.png] 即IGC模块可以看成是常规卷积，其卷积核为两个稀疏核的积。 [1f582090c5f7d1eb81c76c9885a9e6c9.png] 固定参数量意味着主分组卷积和次卷积的有效参数固定，当输入的特征维度更多时，卷积核也越大，卷积将变得更加稀疏，这可能导致性能的下降 [21f135cce5791288875a93fc6e8ce57d.png] 多个数据集上与SOTA的性能对比 Conclusion IGC模块采用两层分组卷积和排序操作来节省参数量和计算量，结构设计简单巧妙 但作者发现，因为主分组卷积和次分组卷积在分组数上是互补的，导致次卷积的分组数一般较小，每个分组的维度较大，次卷积核较为稠密。
89540发布于 2021-05-27 - 来自专栏机器学习、深度学习
卷积网络基础知识---Group Convolution分组卷积
Group Convolution分组卷积，以及Depthwise Convolution和Global Depthwise Convolution https://www.cnblogs.com/shine-lee /p/10243114.html 写在前面 Group Convolution分组卷积，最早见于AlexNet——2012年Imagenet的冠军方法，Group Convolution被用来切分网络 Group Convolution顾名思义，则是对输入feature map进行分组，然后每组分别卷积。 当分组数量等于输入map数量，输出map数量也等于输入map数量，即G=N=C、N个卷积核每个尺寸为1∗K∗K时，Group Convolution就成了Depthwise Convolution，参见 更进一步，如果分组数G=N=C，同时卷积核的尺寸与输入map的尺寸相同，即K=H=W，则输出map为C∗1∗1即长度为C的向量，此时称之为Global Depthwise Convolution（GDC
3.8K20发布于 2019-07-01 - 来自专栏AutoML(自动机器学习)
对深度可分离卷积、分组卷积、扩张卷积、转置卷积（反卷积）的理解
2 分组卷积（Group convolution） Group convolution 分组卷积，最早在AlexNet中出现，由于当时的硬件资源有限，训练AlexNet时卷积操作不能全部放在同一个GPU 2.1 什么是分组卷积 在说明分组卷积之前我们用一张图来体会一下一般的卷积操作。 ? 但是分组卷积明显就没有那么多的参数。先用图片直观地感受一下分组卷积的过程。对于上面所说的同样的一个问题，分组卷积就如下图所示。 ? 2.2 分组卷积具体的例子 从一个具体的例子来看，Group conv本身就极大地减少了参数。 实施分组卷积时，若group为8，每个group的input channel和output channel均为32，参数为8×32×3×3×32，是原来的八分之一。
4.2K20发布于 2018-10-10 - 来自专栏全栈程序员必看
对深度可分离卷积、分组卷积、扩张卷积、转置卷积（反卷积）的理解
2 分组卷积（Group convolution） Group convolution 分组卷积，最早在AlexNet中出现，由于当时的硬件资源有限，训练AlexNet时卷积操作不能全部放在同一个GPU 2.1 什么是分组卷积 在说明分组卷积之前我们用一张图来体会一下一般的卷积操作。 但是分组卷积明显就没有那么多的参数。先用图片直观地感受一下分组卷积的过程。对于上面所说的同样的一个问题，分组卷积就如下图所示。 2.2 分组卷积具体的例子 从一个具体的例子来看，Group conv本身就极大地减少了参数。 实施分组卷积时，若group为8，每个group的input channel和output channel均为32，参数为8×32×3×3×32，是原来的八分之一。
1.2K20编辑于 2022-06-24 - 来自专栏有三AI
【知识星球】卷积核和感受野可动态分配的分组卷积
基于Depthwise的分组卷积是一个非常有效的模型设计，不过它们通常是用同样大小的卷积核，MixNet则使用了可学习的多尺度卷积核提升其性能。 作者/编辑 言有三 我们在前面已经给大家讲述过许多的分组卷积模型，比如MobileNet V1/V2中全部都是使用3*3，如果使用其他大小的卷积核，性能如何呢？ ? 既然不同的卷积核大小有性能的差异，说明各自还是学习到了不同的特征表达，再参考到Inception等多尺度结构，自然就可以想到用不同大小的卷积核进行实验。 ? 分组网络的不同分支可以拥有同样的感受野，也可以拥有不同的感受野，不过以往都是通过手动进行分配。然而不同的感受野对于不同的任务来说，应该有不同的重要性，ScaleNet就可以学习到不同的权重。 作者/编辑 言有三 网络结构如上，可以看到不同尺度在不同网络层的比例不同，整体结构与一般分组卷积无异。 ScaleNet具体的流程是： (1) 初始化，每个尺度的通道数量进行均匀分配。
95320发布于 2019-11-01 - 来自专栏数据分析与挖掘
动态分组卷积-Dynamic Group Convolution for Accelerating Convolutional Neural Networks
github：https://github.com/zhuogege1943/dgc/
1.1K10发布于 2020-08-26 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
移动端高效网络，卷积拆分和分组的精髓
在移动端高效的模型设计中，卷积拆分和分组几乎是不可缺少的思想，那么它们究竟是如何高效，本身又有哪些发展呢。 2 什么是通道分组 2.1 分组卷积的来源 标准的卷积是使用多个卷积核在输入的所有通道上分别卷积提取特征，而分组卷积，就是将通道进行分组，组与组之间相关不影响，各自得到输出。 【模型解读】说说移动端基准模型MobileNets 2.4 分组卷积性能的进一步提升 对于MobileNet这样的网络结构，还可以从两个方向进行提升，第一个是增加分组的信息交流，第二个是更加智能的分组 另一方面，MobileNet的分组是固定，ShuffleNet中的通道的打乱也是一个确定的映射，那是不是可以基于数据来学习到更加合适的分组呢？Condensenets[6]给出了确定的回答。 ? ]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2018: 6848-6856. [6]
1.5K40发布于 2019-07-04 - 来自专栏葡萄城控件技术团队
ActiveReports 报表应用教程 (6)---分组报表
在葡萄城ActiveReports报表中可以设置单级分组、嵌套分组，同时，还可以使用表格、列表以及矩阵等数据区域控件对数据源进行分组操作。 分组报表在商业报表系统中应用不胜枚举，客户信息归类统计表、商品分类统计表、销售记录年度、阅读统计等等。本文将介绍如何在葡萄城ActiveReports报表中实现分组报表。 ORDERBY 产品.类别ID; 4、设计报表界面 选中报表的第一页 Page1，点击属性窗口命令区域中【属性对话框】命令链接，在出现的设置对话框中设置以下信息： 常规-数据集名称： Products 分组 再订购量.Value Cells[3,6] TextBox Value=Fields!单价.Value * Fields! 库存量.Value, "Table1") Cells[6,5] TextBox Value=Sum(Fields!单价.Value * Fields!
2.5K50发布于 2018-01-10 - 来自专栏CreateAMind
keras doc 6 卷积层Convolutional
，也即膨胀卷积或带孔洞的卷积。 可分离卷积首先按深度方向进行卷积（对每个输入通道分别卷积），然后逐点进行卷积，将上一步的卷积结果混合到输出通道中。 直观来说，可分离卷积可以看做讲一个卷积核分解为两个小的卷积核，或看作Inception模块的一种极端情况。 当使用该层作为第一层时，应提供input_shape参数。 （反卷积）。 需要反卷积的情况通常发生在用户想要对一个普通卷积的结果做反方向的变换。例如，将具有该卷积层输出shape的tensor转换为具有该卷积层输入shape的tensor。
2K20发布于 2018-07-25 - 来自专栏本立2道生
Group Convolution分组卷积，以及Depthwise Convolution和Global Depthwise Convolution
写在前面 Group Convolution分组卷积，最早见于AlexNet——2012年Imagenet的冠军方法，Group Convolution被用来切分网络，使其在2个GPU上并行运行，AlexNet
2.1K20发布于 2019-02-25 - 来自专栏晓飞的算法工程笔记
DGC：真动态分组卷积，可能是解决分组特征阻塞的最好方案 | ECCV 2020 Spotlight
近期，动态网络在加速推理这方面有很多研究，DGC(Dynamic Group Convolution)将动态网络的思想结合到分组卷积中，使得分组卷积在轻量化的同时能够加强表达能力，整体思路直接清晰，可作为网络设计时的一个不错的选择 ，但论文分析发现分组卷积有两个致命的缺点： 由于引入稀疏连接，减弱了卷积的表达能力，导致性能的降低，特别对于难样本。 参考动态网络的思想，论文提出动态分组卷积(DGC, dynamic group convolution)，为每个分组引入小型特征选择器，根据输入特征的强度动态决定连接哪些输入维度，而多个分组能捕获输入图片中不同的互补特征 为此，动态分组卷积能够在保持原网络的完整结构下，自适应地为每个分组的选择最相关输入维度。 Conclustion *** DGC(Dynamic Group Convolution)将动态网络的思想结合到分组卷积中，使得分组卷积在轻量化的同时能够加强表达能力，整体思路直接清晰，可作为网络设计时的一个不错的选择
1K00发布于 2020-08-18 - 来自专栏有三AI
【知识星球】分组卷积最新进展，全自动学习的分组有哪些经典模型？
在训练的时候，最后的连接通过学习1*1卷积实现，而测试的时候则将通道进行重排，得到一个标准的分组卷积，这种方法与分组卷积的不同之处就在于通道的分组组合是通过学习而来，而不是按照顺序进行划分。 作者用他们在DenseNet框架上进行实验，只使用了DenseNet1/10的计算量，就取得了相当的性能，之所以能够降低计算量，就是因为对1*1卷积进行了分组学习，3*3卷积则使用标准分组卷积替代。 通常的分组卷积网络分组数目是固定的，而本文Dynamic Grouping Convolution(DGC)则可以学习到分组的数目。 (a)是正常卷积，输入输出通道之间完全稠密连接；(d)是分组卷积，输入输出通道被分为若干个组，每个组中的通道密集连接；(b)是depth-wise分组卷积，分组数目等于输入输出 通道个数。 (c)(e)是学习到的分组卷积，(f)是自由连接。 不过不是每一个二值矩阵都可以表示一个分组卷积，那么矩阵U究竟要满足什么样的条件才能使得所表示的连接是一个分组卷积呢？
68910发布于 2019-11-11 - 来自专栏本立2道生
从卷积拆分和分组的角度看CNN模型的演化
(M \times K \times K) 进行了各种拆分或分组（同时引入激活函数），这些拆分和分组通常会减少参数量和计算量，这就为进一步增加卷积核数量(N)让出了空间，同时这种结构上的变化也是一种正则 下面就从这个视角进行一下疏理，简洁起见，只列出其中发生改变的因子项， Group Convolution（AlexNet），对输入进行分组，卷积核数量不变，但channel数减少，相当于 [M \rightarrow 、再升维，Inverted bottleneck是先升维、再卷积、再降维，pointwise+BN ReLU6+depthwise+BN ReLU6+pointwise+BN， [(K \times K \times M \times N) \rightarrow (M \times tM + K \times K \times tM + tM \times N) \t = 6 ] [y6h7x4yoxj.png 分组：如果多个卷积核放在一起，可以构成4D的tensor，增加的这一数量维上可以分组group。 不同拆分和分组的方式排列组合就构成了各种各样的module。
1.1K30发布于 2020-05-18 - 来自专栏NLP/KG
深度学习基础入门篇：卷积算子：空洞卷积、分组卷积、可分离卷积、可变性卷积等详细讲解以及应用场景和应用实例剖析
空洞卷积在某些特定的领域有着非常广泛的应用，比如： 语义分割领域：DeepLab系列2,3,4,5与DUC6。 2.分组卷积（Group Convolution） 2.1 分组卷积提出背景 分组卷积（Group Convolution）最早出现在AlexNet1中。 分组卷积则是针对这一过程进行了改进。分组卷积中，通过指定组数 $g$ 来确定分组数量，将输入数据分成 $g$ 组。 时的分组卷积计算方式。 如 图 6 所示。 图片 图 6 输出通道为 256 的逐点卷积 3.4.4 深度可分离卷积的意义 上文中，我们给出了深度可分离卷积的具体计算方式，那么使用深度可分离卷积代替标准卷积有什么意义呢？
10.3K54编辑于 2023-05-23 - 来自专栏有三AI
【AI不惑境】移动端高效网络，卷积拆分和分组的精髓
2 什么是通道分组 2.1 分组卷积的来源 标准的卷积是使用多个卷积核在输入的所有通道上分别卷积提取特征，而分组卷积，就是将通道进行分组，组与组之间相关不影响，各自得到输出。 另一方面，MobileNet的分组是固定，ShuffleNet中的通道的打乱也是一个确定的映射，那是不是可以基于数据来学习到更加合适的分组呢？Condensenets[6]给出了确定的回答。 ? 3 分组卷积结构的发展 ResNet虽然不是残差连接的发明者，但使得这一思想为众人痴狂。 MobileNet也不是分组卷积的发明者，但同样是它使分组的思想深入人心，原来这样的网络结构不仅不降低准确率，还能大幅度提升计算效率，尤其适合硬件并行。 ]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2018: 6848-6856. [6]
64830发布于 2019-07-28 - 来自专栏数据派THU
6种卷积神经网络压缩方法
3.CNN 网络一个典型的模块是由卷积 (Conv)-> 批标准化 (BNorm)-> 激活 (Activ)-> 池化 (Pool) 这样的顺序操作组成的。 这样做的原因是批标准化以后，保证了输入均值为 0，然后进行二值化激活，保证了数据为 -1 或者 +1，然后进行二值化卷积，这样能最大程度上减少特征信息的损失。 利用量化后的 Weight (只有 + 1/-1) 来计算前向传播，由二值权重与输入进行卷积运算（实际上只涉及加法），获得卷积层输出。 3. 所以，可以知道 student 模型最终的损失函数由两部分组成： 第一项是由小模型的预测结果与大模型的 “软标签” 所构成的交叉熵（cross entroy）; 第二项为预测结果与普通类别标签的交叉熵。 student_tau, one_hot)objective2 = tf.scalar_mul(0.5, tf.square(student_tau-teacher_tau))"""student模型最终的损失函数由两部分组成
44610编辑于 2023-04-25 - 来自专栏计算机视觉
6 种 卷积神经网络压缩方法
3.CNN 网络一个典型的模块是由卷积 (Conv)-> 批标准化 (BNorm)-> 激活 (Activ)-> 池化 (Pool) 这样的顺序操作组成的。 利用量化后的 Weight (只有 + 1/-1) 来计算前向传播，由二值权重与输入进行卷积运算（实际上只涉及加法），获得卷积层输出。 3. 所以，可以知道 student 模型最终的损失函数由两部分组成： 第一项是由小模型的预测结果与大模型的 “软标签” 所构成的交叉熵（cross entroy）; 第二项为预测结果与普通类别标签的交叉熵。 one_hot) objective2 = tf.scalar_mul(0.5, tf.square(student_tau-teacher_tau)) """ student模型最终的损失函数由两部分组成 6、浅层 / 轻量网络 浅层网络：通过设计一个更浅（层数较少）结构更紧凑的网络来实现对复杂模型效果的逼近，但是浅层网络的表达能力很难与深层网络相匹敌。
38010编辑于 2024-03-19 - 来自专栏晓飞的算法工程笔记
CondenseNet：可学习分组卷积，原作对DenseNet的轻量化改造 | CVPR 2018
为此，论文基于可学习分组卷积提出CondenseNet，能够在训练阶段自动稀疏网络结构，选择最优的输入输出连接模式，并在最后将其转换成常规的分组卷积分组卷积结构。 CondenseNets *** [1240] 分组卷积能够有效地降低网络参数，对于稠密的网络结构而言，可以将$3\times 3$卷积变为$3\times 3$分组卷积。 然而，若将$1\times 1$卷积变为$1\times 1$分组卷积，则会造成性能的大幅下降，主要由于$1\times 1$卷积的输入一般有其内在的联系，并且输入有较大的多样性，不能这样硬性地人为分组 实现细节如下： Filter Groups，卷积分组 将标准卷积进行分组，比如$1\times 1$卷积的核大小为$O\times R$矩阵$\mathbb{F}$，将该卷积核分为$G$组，标记为$ 需要注意，论文对$1\times 1$分组卷积的输出进行了重排，这样做的原因是为了让后面的分组卷积能够地使用到前面分组卷积提取的属性。
1.3K51发布于 2020-07-17
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