空間分離畳み込み

Question

Tensorflowの空間次元に沿って別々のファイラーを持つ1x1畳み込みを効率的に実装するにはどうすればよいですか？私の問題に似ているtf.nn.depthwise_conv2dがありますが、の深さにある（つまり3次元）のフィルターが別にあります。

最も簡単な場合out_channels = 1において、このコンボリューションのように書くことができる。

def spatial_conv(input, filter): 
    return tf.reduce_sum(tf.mul(input, filter), [3], keep_dims=True) 

input.dim=[batch_size, input_width, input_height, channels]とfilter.dim=[input_width, input_height, channels]。私は、同じ入力と異なる（しかし同じ形状の）フィルタからの出力を連結することによって、この畳み込みを一般化したいと思います。

Answer 1

あなたはTorchのhttps://github.com/torch/nn/blob/master/doc/convolution.md#nn.SpatialConvolutionLocalのようなものをお探しですか？しかし、CUDA（cunnモジュール）の実装には、CUDAのパフォーマンスをCPUよりも悪化させる恐ろしいバグがあります。