深度学习基础--卷积--加速的卷积运算

加速的卷积运算   convolution在GPU上如何实现，文中介绍了三种方法 1）最直观的方法是直接实现（即一般的卷积运算）   缺点：这种实现呢需要处理许多的corner case。   文中介绍cuda-convnet2是实现了该种方法，该种方法在不同取值的卷积参数空间效率不一，比如batch size > 128，效率很高，但是如果batch size < 64, 效率比较低。 2）采用

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