1x1卷积 分组卷积 深度卷积 mobileNet: 深度卷积+1x1卷积 少卷积filter设计 变种卷积(算法角度) 膨胀卷积 非对称卷积 卷积分类(推理角度) 从tensor特点分类 GEMM卷积优化 优化方法总述 IM2COL+GEMM优化 GEMM等效转化(im2col) IM2COL整体过程解析 显式GEMM与隐式GEMM GEMM与循环优化 最Naive实现 底层矛盾:访存与计...
卷积的实现 优化思路 数据重用 重复计算 参考: 什么是卷积? 卷积是一种数学运算,常用于信号处理和图像处理领域。在计算机视觉和深度学习中,卷积是一种重要的操作,用于提取图像或其他数据的特征。 在二维图像处理中,卷积操作可以理解为将一个滤波器(也称为卷积核)应用于输入图像的每个像素,通过对每个像素及其周围像素...
摘要:将二维卷积运算引入智能优化算法的种群位置更新过程,提出一种新的智能优化算法,即卷积优化算法(Convolution Optimization Algorithm,COA)。 该算法主要包括卷积搜索和解质量增强 2 种机制:在卷积搜索过程中,分别定义纵向卷积核、横向卷积核和区域卷积核,依次进行二维卷积运算并更新种群的位置向量,然后将 3 种卷积核更...
MegEngine 在长期的工业界实践和反馈的基础上总结得出卷积优化的基本方法有: 直接卷积计算优化 该方法的计算过程为逐通道进行卷积滑窗计算并累加,该优化方法对卷积的参数敏感,为了达到最优的性能,会根据各个卷积参数分别进行 kernel 优化,通用性弱,但是在 Depthwise 的卷积中却是最高效的方法。 FFT 卷积计算优化 根据...
卷积神经网络的深入理解-最优化方法(梯度下降篇)(持续更新) 一、更新方向 1、随机梯度下降SGD 2、动量法 3、Nesterov accelerated gradient法(NAG法) 二、更新学习率 1、Adagrad法 三、更新学习率+更新方向 1、Adam法 说起最优化方法,我们首先要知道优化目标是什么,优化目标有凸函数和非凸函数两种,而我们要尽可...
卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 是一种前馈神经网络,主要用于图像识别、语音识别等任务。 中的核心算法之一是卷积算法,它通过利用局部相连、权值共享、参数逐层共享等特性,大大减少了训练参数和计算量。 本文将探讨如何针对卷积算法进行优化,以提高CNN的性能和效率。
其余参数简化一下，将卷积 pad 简化为0，stride 简化为1，dilation简化为1。卷积的输出为[n, ho, wo...
卷积神经网络的结构优化：网络剪枝与稀疏化 根据卷积神经网络训练阶段的不同，网络剪枝与稀疏化方法主要...
Im2col+Matmul 优化 Im2col 算法简介 Im2col+Matmul 方法主要包括两个步骤: 使用Im2col 按照卷积核的需要将输入矩阵展开一个大的矩阵,矩阵的每一列表示卷积核需要的一个输入数据。 使用上面转换的矩阵进行 Matmul 运算,得到的数据就是最终卷积计算的结果。
1.2 卷积优化 1.3 优化综述 2. 具体分析卷积分解和FFT算法 2.1 卷积分解 2.2 fft review 2.2.1 多项式表示与其乘法 2.2.2 复根与Vandermonde矩阵 -- 重数折半 2.2.3 位操作,butterfly操作 2.2.3 introduce to FFTW developed by MIT lab 2.3 卷积核 -- Gabbor filter (本次简) ...