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这个想法是将所有的输入通道分成几个组。卷积只会在它们专属的通道组中进行而不会影响到所有通道组。发型每个组将会学到不同类型的特征，同时提高了权重的效率。

想象一个瓶颈块，首先使用一个为4的压缩率将256个输入通道减少到64个，然后将它们恢复到256个通道作为输出。如果我们想引入基数32和压缩率2，我们将使用32个平行的1x1的卷积层，其每个的输出通道为4(256/(32*2))个。之后我们使用32个拥有4个输出通道的3x3的卷积层，紧接着是32个1x1层，每个层有256个输出通道。最后一步包含将32个平行路径相加，使得在加上初始输入作为一个残差连接之前为我们提供单个输出。

左侧：ResNet块 右侧：参数复杂度大致相同的ResNeXt块这里有很多东西需要消化。利用上图可以直观了解其如何起作用的，也可以直接复制这些代码，以便自己用Keras构建一个小型网络。我的复杂描述可以用这9行简单的代码总结出来，难道不是很棒吗？

顺便提一下，如果基数与通道的数量相同我们会得到一个称为深度可分离卷积的东西。自从引入了Xception架构以来，得到了广泛的使用。

一个dense块是一个residual块的极端版本，其中每个卷积层都会这个块中之前所有卷积层的输出。首先，我们将输入激活到列表中，之后我们进入一个循环，循环遍历块的深度。以便后续的迭代的到越来越多的输入特征映射。这个方案会持续进行直到达到所需要的深度为止。
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