快速卷積算法winograd原理推導

最近看到文章中說採用winograd快速卷積算法可以減少神經網絡中圖像卷積的乘法次數，因爲之前做過cnn，當時卷積用的最簡單的滑動窗口方式計算卷積，因此對這個快速卷積比較有興趣，文章中先以一維的爲例闡述了winigrad的如下思想： 其中下面的m1、m2、m3、m4的表達式是winograd的一個關鍵內容，通過這種轉換將原本需要6次乘法減少到了4次（當然加法增加了），但是文中沒有給出如何推導出的m

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