一、卷积只能在同一组进行吗？-- Group convolution
二、卷积核一定越大越好？-- 3×3卷积核
三、每层卷积只能用一种尺寸的卷积核？-- Inception结构
四、怎样才能减少卷积层参数量？-- Bottleneck
256维的输入直接经过一个3×3×256的卷积层，输出一个256维的feature map，那么参数量为：256×3×3×256 = 589,824
256维的输入先经过一个1×1×64的卷积层，再经过一个3×3×64的卷积层，最后经过一个3×3×256的卷积层，输出256维，参数量为：256×1×1×64 + 64×3×3×63 + 64×1×1×256 = 69,632。足足把第一种操作的参数量降低到九分之一！
五、越深的网络就越难训练吗？-- Resnet残差网络
六、卷积操作时所有通道都只能用同一个过滤器吗？-- DepthWise操作
直接接一个3×3×256的卷积核，参数量为：3×3×3×256 = 6,912
DW操作，分两步完成，参数量为：3×3×3 + 3×1×1×256 = 795，又把参数量降低到九分之一！
七、分组卷积能否对通道进行随机分组？-- ShuffleNet
八、通道间的特征都是平等的吗？ -- SEnet
九、能否让固定大小的卷积核看到更大范围的区域？-- Dilated convolution
十、卷积核形状一定是矩形吗？-- Deformable convolution 可变形卷积核
摘录自简书：https://www.jianshu.com/p/71804c97123d
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