⚡ CNN · FFT
协同设计实战
📘 30章 · 从理论到部署
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风格
明快 · 圆润 · 活力
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01
课程导论:为什么要把CNN和FFT放在一起?
核心思想
协同设计的核心思想与工业价值。
02
数学基础回顾:离散傅里叶变换(DFT)与FFT原理
基石
DFT/FFT 原理,奠定频域思维。
03
卷积定理——时域卷积等于频域乘积
协同基石
这是协同的基石,时频域桥梁。
04
CNN基础回顾:卷积/池化/全连接计算与参数量
回顾
卷积层、池化层、全连接层流程分析。
05
痛点分析:大卷积核计算瓶颈与内存墙
瓶颈
传统CNN在大尺寸卷积核下的困境。
06
FFT加速卷积的原理:O(n²)→O(n log n)
加速
空间域卷积映射到频域,复杂度骤降。
07
FFT卷积数学推导:补零、循环卷积与重叠保留法
推导
补零、循环/线性卷积,重叠保留法。
08
Python实现:NumPy手写FFT卷积对比速度
动手
用NumPy实现FFT卷积,与直接卷积对比。
09
PyTorch实现:torch.fft频域卷积层(nn.Module)
模块
利用torch.fft封装频域卷积层。
10
边界效应处理:频域卷积边界伪影与填充策略
技巧
镜像填充、零填充策略消除伪影。
11
性能对比实验:CIFAR-10大核卷积替换测速
实验
FFT卷积替换大核,测速度与精度。
12
Winograd算法简介:与FFT适用场景对比
对比
另一种加速小卷积核的方法。
13
混合精度与FFT:FP16频域计算
优化
减少显存占用与计算开销。
14
频域注意力机制:FcaNet vs SE模块
注意力
在频域做通道注意力,更高效。
15
实战项目一:频域卷积层替换ResNet 3x3
项目
构建频域卷积层,替换ResNet观察效果。
16
频域批归一化:BN失效与改进方案
BN
为什么BN在频域会失效?频域BN改进。
17
激活函数在频域:ReLU与频域GELU近似
激活
ReLU在频域的表现及GELU近似。
18
FFT卷积梯度计算:反向传播与自动求导陷阱
梯度
频域梯度计算及自动求导注意事项。
19
频域Dropout:随机屏蔽频率分量正则化
正则
在频域进行Dropout作为正则手段。
20
实战项目二:频域MobileNet轻量化部署
项目
设计频域MobileNet,ImageNet部署。
21
FFT在语音CNN中的应用:时频图频谱特征
语音
时频图作为输入,FFT卷积处理频谱。
22
FFT在雷达信号处理:一维距离像识别
雷达
一维距离像识别中的频域卷积加速。
23
硬件部署:GPU/FPGA cuFFT库优化
部署
cuFFT库的使用与硬件加速考量。
24
频域剪枝:剪掉不重要频率分量
剪枝
在频域中剪枝,减少计算量。
25
频域量化:INT8量化保持精度加速推理
量化
对频域权重做INT8量化。
26
实战项目三:端到端频域卷积网络分类
项目
自定义数据集上完成分类训练。
27
常见陷阱与调试:数值稳定性/相位/频谱泄漏
调试
数值稳定性、相位信息丢失、频谱泄漏。
28
前沿进展:GFNet、AFNO纯频域Transformer
前沿
GFNet、AFNO等频域Transformer架构。
29
课程总结:协同设计核心原则与选型
总结
何时用FFT、何时用直接卷积。
30
未来展望:光学傅里叶变换与光子计算
展望
光学傅里叶变换、光子计算与CNN融合。
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