如上，將三維的操作轉換到二維上面去做，然後呼叫gemm庫進行矩陣間的運算得到最後結果。
兩個矩陣相乘，需要中間的那個維度相同，這個相同的維度就是c×k×k，其中c是feature map的維度，k為卷積核的邊長。
按照卷積核在feature map上面滑窗的順序將其展開成二維的。
在三維上面看，就是卷積核的所有引數與feature map相應的位置相乘相加，得到乙個數，就是該位置的畫素的卷積後的輸出畫素值。
Caffe中卷積層的實現
出處 將尺寸為k k的卷積核在某個位置對應的feature map區域表示為k k的一維向量 將feature map各個通道對應的向量之間，串聯起來 那麼尺寸k k的卷積核在某個位置對應的各個通道的feature map，組合起來就是長度為c k k的一維向量。當卷積核對應到新的位置上，又得到新的...
Caffe的卷積原理
caffe中的卷積計算是將卷積核矩陣和輸入影象矩陣變換為兩個大的矩陣a與b，然後a與b進行矩陣相乘得到結果c 利用gpu進行矩陣相乘的高效性 三個矩陣的說明如下 1 在矩陣a中 m為卷積核個數，k k k，等於卷積核大小，即第乙個矩陣每行為乙個卷積核向量 是將二維的卷積核轉化為一維 總共有m行，表示...
caffe中1 1的卷積核的作用
1 1的卷積大概有兩個方面的作用吧 1.實現跨通道的互動和資訊整合 2.進行卷積核通道數的降維和公升維 下面詳細解釋一下 1.這一點孫琳鈞童鞋講的很清楚。1 1的卷積層 可能 引起人們的重視是在nin的結構中，中林敏師兄的想法是利用mlp代替傳統的線性卷積核，從而提高網路的表達能力。文中同時利用了跨...