高速な Convolution 処理を目指してみた。 Kn2Image方式 - Qiita
仕組みを学んでいると、すでに世の中に高速なConvolution処理が出回っていても、自前でもConvolution 処理を実装してみたくなりますよね（なりました）。 面白そうな論文「arXiv:1704.04428」の手法を真似て実装しました。 結果は... うん、まぁ... cudnn スゲぇなぁ を体感する事となりました......。 私の実装では、期待してたほどの処理速度には至りませんでしたが、資料をここにてまとめます。 なにかの参考になればと思い公開いたします。 背景 深層学習の理解を深めようと、自前で実装を行ってます。 Convolution 処理についても、理解を深めるため、自前で実装します。 cudnn 使えば イイじゃん なんですけども ソレはソレ。 Im2Col方式での実装を考えていましたが、(arXiv:1704.04428) Parallel Multi Chann
【深層学習】畳み込みニューラルネットの各関数の使い方を調査 [DW 3日目] - Qiita
Convolutional Neural Network (CNN) とは 画像に特化したニューラルネット。通常の多層パーセプトロンが入力層、中間層、出力層から成るのに対して、CNNはそれに加えて畳み込み層、プーリング層、局所正規化層(LRN層)をもつ。 Chainer ExampleにあったAlexNet (ILSVRC2012のトップ) を見てみると、以下のようになっている。 ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks(原文) Chainer Example AlexNet # …(略) class AlexBN(chainer.Chain): """Single-GPU AlexNet with LRN layers replaced by BatchNormalization.""" insize
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