通过观察计算密度公式我们不难发现,增加 depthwise 卷积的 kernel size 就是一个增加其计算密度的有效方案,例如保持每个 warp 4x32 的输出配置下 kernel size 31x31 的 depthwise 卷积计算密度将达到 FLOPs/Byte,不难看出此时已经变成了 Compute Bound 的操作。 综上所述,增加卷积 kernel size 会使得计算量增加。同...
所以简单来说可以用多元线性回归，当然有一个前提是假设每个组别的方差相同。
2个3*3的卷积核串联和5*5的卷积核有相同的感知野,前者拥有更少的参数。多个3*3的卷积核比一个较大尺寸的卷积核有更多层的非线性函数,增加了非线性表达,使判决函数更具有判决性。 纠错 收藏 查看讨论 1 ... 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 ... 392 跳转到 ...
14代酷睿,主要是微调了性能,ultra系列主要是核显性能翻倍,然后送了个NPU(擅长卷积类算法,大概70%核显水准),加起来大概RTX2050-45W版本算力。#数码想法创作大赛 发布于 2024-04-09 14:11・IP 属地江苏 登录知乎,您可以享受以下权益: 更懂你的优质内容 ...
depthwise 卷积速度的“骗局” 对Dense 卷积分析让我们得到了一个结论即 “随着 kernel 的增大,卷积时间呈平方增长”。很多人想当然的将这个结论平移到了 depthwise 卷积上,这其实是一种思维误区。 让我们同样尝试用 im2col/implicit GEMM 的方法分析 depthwise 卷积。由于 depthwise 是逐 channel 做卷积的,所以可以看...