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ButterflyTransform
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2021-05-16
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ButterflyTransform [1] Keivan Alizadeh vahid,Anish Prabhu,Ali Farhadi,Mohammad Rastegari。 蝴蝶变换:一种基于FFT的高效神经网络设计。 将出现在CVPR 2020中。 。 关于模型 在这项工作中,我们将FFT中的蝶形运算概括为通用的蝶形变换(BFT),这对于为CNN设计建立有效的块结构很有帮助。 BFT将信息融合到O(n log(n))中的n个输入的集合中,与在O(n ^ 2)中完成此操作的全矩阵乘法相比较。 这使我们能够使用BFT替代逐点卷积,后者是sota高效架构(MobileNet,ShuffleNet)的瓶颈。 这是在低触发器机制下使用BFT与点向卷积的性能,以实现有效的结构。 用法 您可以在代码中使用Fusion(method="butterfly") ,而不是使用1 x 1内核进行卷
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