卷积操作转化成矩阵乘法
参考：https://petewarden.com/2015/04/20/why-gemm-is-at-the-heart-of-deep-learning/ 平常都是无脑使用Pytorch提供的nn.Conv2d方法，但是并不关心具体该如何实现，原来是把卷积操作转化成矩阵乘法 ...
原文：CNN中卷积运算转化成矩阵乘法的实现——img2col+GEMM大矩阵乘法
img col：将特征图image D 根据卷积核的尺寸按原图对应位置展开成行col D 。 当卷积步长小于核边长时，img col会造成特征图像素的重叠复制增加内存，但是依然是更有效率的。 核矩阵：将每个卷积核展成一列，即核矩阵的高为k k 为每个卷积核的通道数 ，宽为 特征图矩阵：image col的关键就是根据卷积步长和卷积核的尺寸将featuremap D 按原图的位置依次转化成由多个宽 ...
2019-06-08 13:05 0 1856 推荐指数：
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