⚡ CNN · FFT 协同设计实战

📘 30章 · 从理论到部署
🧩 风格 明快 · 圆润 · 活力 📁 30个课时文件 (01.html ~ 30.html) ⚙️ 点击卡片跳转对应章节
01
协同设计的核心思想与工业价值。
02
DFT/FFT 原理,奠定频域思维。
03
这是协同的基石,时频域桥梁。
04
卷积层、池化层、全连接层流程分析。
05
传统CNN在大尺寸卷积核下的困境。
06
空间域卷积映射到频域,复杂度骤降。
07
补零、循环/线性卷积,重叠保留法。
08
用NumPy实现FFT卷积,与直接卷积对比。
09
利用torch.fft封装频域卷积层。
10
镜像填充、零填充策略消除伪影。
11
FFT卷积替换大核,测速度与精度。
12
另一种加速小卷积核的方法。
13
减少显存占用与计算开销。
14
在频域做通道注意力,更高效。
15
构建频域卷积层,替换ResNet观察效果。
16
为什么BN在频域会失效?频域BN改进。
17
ReLU在频域的表现及GELU近似。
18
频域梯度计算及自动求导注意事项。
19
在频域进行Dropout作为正则手段。
20
设计频域MobileNet,ImageNet部署。
21
时频图作为输入,FFT卷积处理频谱。
22
一维距离像识别中的频域卷积加速。
23
cuFFT库的使用与硬件加速考量。
24
在频域中剪枝,减少计算量。
25
对频域权重做INT8量化。
26
自定义数据集上完成分类训练。
27
数值稳定性、相位信息丢失、频谱泄漏。
28
GFNet、AFNO等频域Transformer架构。
29
何时用FFT、何时用直接卷积。
30
光学傅里叶变换、光子计算与CNN融合。
⚡ 30章完整目录 · 点击卡片跳转对应章节 (01.html ~ 30.html)