分组卷积在通道维度共享权重吗

Question

看group卷积的原理 假如把一张3通道16x16的图片分为4个3x4x4的小块 然后将它们在通道维度上拼接为12x4x4的图片 之后进行（inchannel＝12，outchannel＝12，group＝4）的卷积运算，得到结果后还原回原尺寸 这样与将它们拼接到batch维度 再使用输入输出通道数均为3的卷积后还原回原图 这两种操作方式是一样的吗
从原理看好像一样 但是结果看又好像不太一样 望求解

Answer 1

分组卷积是在通道维度上将输入和卷积核分为多个组，每个组内的通道共享同一个权重矩阵。因此，当 group=1 时，分组卷积与普通卷积相同。

在您提供的情况中，将 3 通道的输入图片分为 4 个 3x4x4 的小块，然后在通道维度上拼接为 12x4x4 的图片，之后进行输入和输出通道数均为 12，分为 4 组的卷积操作，得到结果后还原回原尺寸。这种分组卷积的方式与将它们拼接到 batch 维度再进行普通卷积操作后还原回原图的方式是不同的。

在使用分组卷积的方式时，输入的每个通道会被均匀地分为几个组，每个组内的通道共享同一个权重矩阵，因此卷积后得到的特征图也是分组后得到的。最后将所有的特征图合并后，再还原回原尺寸。

而在将输入图片拼接到 batch 维度再进行普通卷积的方式时，不需要进行分组操作，每个通道都会有独立的权重矩阵，卷积后得到的特征图也是单独计算的。最后将所有的特征图合并后，再还原回原尺寸。

因此，这两种操作方式是不同的。