卷積操作轉化成矩陣乘法
參考：https://petewarden.com/2015/04/20/why-gemm-is-at-the-heart-of-deep-learning/ 平常都是無腦使用Pytorch提供的nn.Conv2d方法，但是並不關心具體該如何實現，原來是把卷積操作轉化成矩陣乘法 ...
原文：CNN中卷積運算轉化成矩陣乘法的實現——img2col+GEMM大矩陣乘法
img col：將特征圖image D 根據卷積核的尺寸按原圖對應位置展開成行col D 。 當卷積步長小於核邊長時，img col會造成特征圖像素的重疊復制增加內存，但是依然是更有效率的。 核矩陣：將每個卷積核展成一列，即核矩陣的高為k k 為每個卷積核的通道數 ，寬為 特征圖矩陣：image col的關鍵就是根據卷積步長和卷積核的尺寸將featuremap D 按原圖的位置依次轉化成由多個寬 ...
2019-06-08 13:05 0 1856 推薦指數：
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