EasyConvPooling：用于加速训练与测试的随机池化与简易卷积
计算机视觉与模式识别
2018-06-06 v1
摘要
卷积操作主导了卷积神经网络（CNNs）的整体执行时间。本文提出一种简单而高效的技术，用于卷积神经网络的训练与测试。传统的卷积和池化操作被简易卷积与随机池化（ECP）所替代。在 ECP 中，我们从四个像素中随机选取一个，仅对所选像素进行卷积操作。因此，仅需传统卷积计算量的四分之一。实验表明，所提出的 EasyConvPooling 在训练时间上可实现 1.45 倍加速，在测试时间上可实现 1.64 倍加速。此外，与传统的卷积操作相比，纯简易卷积操作获得了 5.09 倍的加速。
引用
@article{arxiv.1806.01729,
title = {EasyConvPooling: Random Pooling with Easy Convolution for Accelerating Training and Testing},
author = {Jianzhong Sheng and Chuanbo Chen and Chenchen Fu and Chun Jason Xue},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.01729},
year = {2018}
}