caffe group参数

        caffe Convolution层的convolution_param参数字典中有一个group参数,其意思是将对应的输入通道与输出通道数进行分组,比如输入数据大小为
90x100x100x32 90是数据批大小 100x100是图像数据shape,32是通道数,要经过一个3x3x48的卷积,group默认是1,就是全连接的卷积层,
如果group是2,那么对应要将输入的32个通道分成2个16的通道,将输出的48个通道分成2个24的通道。对输出的2个24的通道,第一个24通道与输入的第一个16通道进行全卷积,第二个24通道与输入的第二个16通道进行全卷积。极端情况下,输入输出通道数相同,比如为24,group大小也为24,那么每个输出卷积核,只与输入的对应的通道进行卷积。


         caffe官网原话是:
group (g) [default 1]: If g > 1, we restrict the connectivity of each filter to a subset of the input. Specifically, the input and output channels are separated into g groups, and the i-th output group channels will be only connected to the i-th input group channels.

你可能感兴趣的:(图像处理(image,processing),深度学习(deep,learning),caffe)