深度學習基礎--卷積--加速的卷積運算

加速的卷積運算   convolution在GPU上如何實現，文中介紹了三種方法 1）最直觀的方法是直接實現（即一般的卷積運算）   缺點：這種實現呢需要處理許多的corner case。   文中介紹cuda-convnet2是實現了該種方法，該種方法在不同取值的卷積參數空間效率不一，比如batch size > 128，效率很高，但是如果batch size < 64, 效率比較低。 2）採用

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