关于分组卷积的理解？
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请问conv2d中的group参数是用于卷积分组，如果原来的计算量为256x3x3x256，分组卷积的group为8的话是不是就变成了8x32x3x3x32，然后计算量减少了8倍，是这样理解吗？
如果整个网络的卷积全部使用分组的方式，能够减少计算量外，对精度有影响吗？其实因为分类任务网络模型有点大，导致batchsize有点小，我想把batchsize弄大一点，我就想问一下全部用分组卷积的话会不会对精度有影响？
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全部用分组卷积感觉可能会影响模型的精度，可以考虑加上通道之间的交互(shufflenet思想)