Konvolutionella nätverk är en av de mest använda arkitekturerna inom datorseende och maskininlärning. För att utnyttja deras förmåga att lära sig komplexa funktioner krävs stora mängder data för utbildning. Att utbilda ett stort konvolutionsnätverk för att producera toppmoderna resultat kan ta veckor, även när man använder moderna GPU:er. Att producera etiketter med hjälp av ett utbildat nätverk kan också vara kostsamt när man hanterar webbscale dataset. I detta arbete presenterar vi en enkel algoritm som accelererar utbildning och slutsatser med en betydande faktor, och kan ge förbättringar över en storleksordning jämfört med befintliga state-of-the-art implementeringar. Detta görs genom att beräkna konvolutioner som punktvisa produkter i Fourier domänen samtidigt återanvända samma omvandlade funktion karta många gånger. Algoritmen implementeras på en GPU-arkitektur och adresserar ett antal relaterade utmaningar.
I REF ersätts konvolutionsverksamheten med punktvisa produkter inom Fourier-domänen, vilket kan minska mängden beräkningar avsevärt.
Fast Training of Convolutional Networks through FFTs
{'venue': 'ICLR 2014', 'journal': 'arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}