MEC —— 優化內存與速度的卷積計算

本次介紹一種內存利用率高且速度較快的卷積計算方法。 來自ICML2017, 《MEC: Memory-efficient Convolution for Deep Neural Network》 1. 背景工作 目前的CNN模型中，全連接層往往在最後一層纔會使用。 意思也就是說，網絡的主體是由卷積層構成的。 因此，加快卷積層的計算對於整個網絡的性能至關重要。 目前，卷積的計算大多采用間接計算的方式

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