关于conv2 conv4 conv5实现，为什么要spilt，然后创建两个conv层进行处理？

[Rheelt]

您好，感谢您的贡献！ 我想请问一下convolutional_alexnet.py中关于conv2 conv4 conv5实现，为什么要spilt，然后创建两个conv层进行处理？ 谢谢！

[infinitas-loop]

这应该是AlexNet中采用的方式，当时是为了节省显存。你可以参考AlexNet的论文

[bilylee]

你好，

这一操作叫做 group convolution，在这里 group 数为 2. 使用的原因有两方面，一方面是 @infinitas-loop 指出的，为了节省显存和计算量，另一方面，也能节省参数量防止过拟合。事实上，如果把 group convolution 换成普通的卷积操作，SiamFC 效果会下降。当然，如果有更多训练数据，可以考虑换掉。

[Rheelt]

谢谢！