卷积操作中的矩阵乘法(gemm)—— 为什么矩阵乘法是深度学习的核心所在
1. 全连接
- k 个输入;
- n 个神经元;
- 每个神经元都会学到一组权值向量,以和输入进行内积运算;
- n 个输出;
2. 卷积
卷积操作对于高维(多个平面)的输入,单个卷积核的深度应和输入的深度(depth)保持一致:
3 维卷积运算执行完毕,得一个 2 维的平面:
注,n 个3维卷积核以得到 n 个 feature maps;
3. 卷积操作中的矩阵乘法
按 [kernel_height, kernel_width, kernel_depth] ⇒ 将输入分成 3 维的 patch,并将其展成一维向量;
此时的卷积操作就可转化为矩阵乘法:
references
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