Buyi_Shizi
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Fast convnets using group-wise brain damage

Fast convnets using group-wise brain damage

出发点

在convolution layer中，很多工具箱(caffe等)都把卷积操作转换成矩阵操作，通过增加并行度来提升计算速度。那么在这个基础上怎么继续加速矩阵运算呢？
对于一个输入是64x224x224的特征图来说，如果有64组3x3卷积核，那么正常的矩阵转化计算就变成

(224∗224)∗(3∗3∗64)∗(3∗3∗64)∗64
如下图所示
Fast convnets using group-wise brain damage_第1张图片
这个时候如果矩阵是卷积核是稀疏化的，极端情况，64个卷积核都是只有1个有效系数，这个时候的矩阵就变成下面的情况，
(224∗224)∗(1∗64)∗(1∗64)∗64
这样计算量就下降到原来的1/9。
Fast convnets using group-wise brain damage_第2张图片
这就实现了对于卷积核稀疏性的加速。

稀疏性卷积核

这个虽然论文有着重介绍。

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