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深度学习炼丹-数据预处理和增强 -
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剑指offer题解C++版
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RepVGG论文详解RepVGG 论文详解 RepVGG 是截止到 2021.2.9 日为止最新的一个轻量级网络架构。在我的测试中，其在安霸 CV22 上的加速效果不如 ShuffleNet v...
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Inception则将通道分割成3至4份，进行1×1的卷积操作，这句话是错的吧，inception 结构并没有直接对输入特征图的通道进行分割，你可以表达为 inception 结构通过各分支的 1*1 卷积（卷积核输出通道比输入通道小）对通道进行分割。
深度可分离卷积（Xception 与 MobileNet 的点滴）
前言 从卷积神经网络登上历史舞台开始，经过不断的改进和优化，卷积早已不是当年的卷积，诞生了分组卷积（Group convolution）、空洞卷积（Dilated convo...
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这样对小片中的元素每载入一次可以被在高速的共享内存中被访问K次，由此得到远高于原始方法的内存存取效率。
我想问下，这句话是什么意思，不是很理解，为什么对矩阵分片之后，存取效率会比原始效率高。矩阵相乘在GPU上的终极优化：深度解析Maxas汇编器工作原理
在从事深度学习框架的实现工作时，了解到Nervana有一个称为Maxas的汇编代码生成器项目https://github.com/NervanaSystems/maxas，可...