动态卷积学习n个静态卷积核的线性混合，加权使用它们输入相关的注意力，表现出比普通卷积更优越的性能。然而，它将卷积参数的数量增加了n倍，因此并不是参数高效的。这导致不能探索n>100的设置（比典型设置n<10大一个数量级），推动动态卷积性能边界提升的同时享受参数的高效性。为此，论文提出