一种基于快速傅里叶变换的卷积神经网络加速设计方法

摘要

一种基于快速傅里叶变换的卷积神经网络加速设计方法：获取时域特征图和时域卷积核；将时域特征图和时域卷积核输入卷积神经网络；确定行列FFT的尺寸；将每个时域卷积核的每个通道补零扩充，然后利用二维FFT中的时域转频域方法进行二维FFT转化，最终得到频域卷积核；将时域特征图的每个通道分成块，如果不能被正好分割，则补零；然后，将每块扩展，通过二维FFT中的时域转频域方法进行二维FFT的转化，得到频域特征图；对频域特征图的每个通道上的块和频域卷积核对应的通道上的值进行点乘操作，然后累加通道上的结果，得到多个输出块；再进行二维IFFT，得到时域输出，将相邻的块进行固定行列的相加。本发明加速了卷积神经网络的运行。