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卷积神经网络性能优化

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简介...

   引言

卷积（Convolut卷积ion）是神经网络的核心计算之一，它在计算机视觉方面的突破神经性进展引领了深度学习的热潮。卷积的变种丰富，计算复杂，神经网网络络运行时大部分时间都耗费在计算卷积，网络模型的发展在不断增性能加网络的深度，因此优化卷积计算就显得尤为重要。

随着技术的优化发展，研究人员提出了多种优化算法，包括 Im2col、Wino卷积grad 等等。本文首先定义卷积神经网络的概念，继而简要介绍神经几种常见的优化方法，并讨论作者在该领域的一些经验。

卷积神网络经网络的概念

卷积神经网络（Convolution Neur性能al Networks, CNN）的概念拓展自信号处理领域的优化卷积。信号处理的卷积定义为

 (1)

由于对称卷积性图片 卷积计算在直觉上不易理解，其可视化后如图一所神经示。图中红色滑块在移动过程中与蓝色方块的积绘制成的三角图案即网络为卷积结果 (

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