卷积 - 3. 分组卷积 详解

1. 起源

**分组卷积(Group Convolution) **起源于2012年的 AlexNet - 《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》。由于当时硬件资源的限制，因为作者将Feature Maps分给多个GPU进行处理，最后把多个GPU的结果进行融合。如下图：

2. 分组卷积 介绍

我接下来用图来直观的展示普通2D卷积 和 分组卷积的区别：

标准的 2D 卷积步骤如下图所示，输入特征为 (H × W × C) ，然后应用 C' 个filters（每个filter的大小为 （h × w × c），输入层被转换为大小为 （H' × W' × C'） 的输出特征。

**分组卷积 **的表示如下图(下图表示的是被拆分为 2 个filters组的分组卷积) ：

• 首先每个filters组，包含 C'/2个 数量的filter, 每个filter 的通道数为传统2D-卷积filter的一半。
• 每个filters组作用于原来 W × H × C 对应通道数的一半，也就是 W × H × C/2
• 最终每个filters组对应输出输出 C' / 2 个通道的特征。
• 最后将通道堆叠得到了最终的 C'个通道，实现了和上述标准2D 卷积一样的效果。

3. 分组卷积的优势

根据上面的表述，既然能实现和传统卷积一样的效果，那这样做的目的是什么呢？重点来了！

1. 我们先计算一下标准2D卷积 和 分组卷积的 参数量：

标准2D卷积：w × h × C × C'

分组卷积：w × h × C/2 × C'/2 × 2

好！看出来差别了吧！参数量减少到原来的1/2！当Group为4的时候，参数量减少到原来的1/4，这个我觉得是最主要的优势。

1. 但是虽然得到了一样size的feature，参数量也降低了。那对于模型来说分组卷积的效果好不好呢？这篇文章给了一个非常满意的答复 https://blog.yani.ai/filter-group-tutorial/ 。

总结来说：在某些情况下，分组卷积能带来的模型效果确实要优于标准的2D 卷积，是因为组卷积的方式能够增加相邻层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，这类似于正则的效果。

4. 代码

代码的话很简单，就是nn.Conv2d里面的一个参数：group，如下图所示：

import torch
import torch.nn as nn

if __name__ == '__main__':

    a = torch.randn([12, 64, 30, 100])
    conv2d = nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=3, padding=1, stride=1)
    conv2d_gruop = nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=3, padding=1, stride=1, groups=2)
    b_2d = conv2d(a)
    b_group = conv2d_gruop(a)
    print(b_2d.shape)  # torch.Size([12, 128, 30, 100])
    print(b_group.shape)    # torch.Size([12, 128, 30, 100])