优点 降低计算复杂度: 通过将输入特征图分组,分组卷积显著减少了乘法运算的次数,从而降低了计算复杂度和推理时间。这对于在资源受限的设备上运行深度学习模型尤为重要。 减少模型参数: 与标准卷积相比,分组卷积减少了权重参数的数量,这有助于防止过拟合,尤其是在数据集较小的情况下。同时,较小的模型也更容易训练和部署。 提升模型性能: 在某些情况下,