非对称卷积

非对称卷积的代码实现

假设有一个5x5大小的特征图,使用3x3的卷积,不进行padding(即valid),步长默认为1。
计算量:
先进行3x1卷积核的滑动,横向滑动3次,纵向滑动5次,每一次计算量为3,计算量为(3x5)x3=45。得到的新的特征图为 [3,5] 。再进行1x3卷积,横向滑动3次,纵向滑动3次,每一次计算量为3,计算量为(3x3)x3=27。则总的计算量为45+27=72
使用3x3的卷积核对5x5的图进行卷积得到的计算量为:横竖三次滑动,每次计算量为9,则9x9=81>72

代码
输入

import torch
a = torch.randn(1,32,5,

你可能感兴趣的:(pytorch,深度学习,神经网络)