传统 Winograd 卷积算法的基本单元作用在输入时域特征图 d 的大小为 p x p 的小块上，经过 3 x 3 的时域卷积核 g 卷积得到 (p-2) x (p-2) 的输出块 S。所有的输出块拼在一起得到输出特征图。 具体操作： d 和 g 分别用矩阵 B 和 G 进行变换得到 Winograd 域的 p x p 大小的 B^TdB 和 GgG^T，两者进行 Hadamard 乘法后用矩阵 A 进行变换得到 S。这个B,G代表什么

在传统的 Winograd 卷积算法中，B 和 G 分别表示输入时域特征图和卷积核的变换矩阵。具体来说，B 的每一列都是 p x p 的输入时域特征图中的一个小块展开成的向量，G 的每一列都是 3 x 3 的卷积核展开成的向量。这样，将 B 和 G 用变换矩阵变换到 Winograd 域后，就可以通过 Hadamard 乘法得到 Winograd 域的矩阵 B^TdB 和 GgG^T，再用矩阵 A 将它们变换回时域，得到输出块 S。

相关问题

公式中d,g,B,G分别是什么

在传统的 Winograd 卷积算法中，d、g、B、G 分别代表：

- d：输入时域特征图，大小为 p x p 的小块；
- g：3 x 3 的时域卷积核；
- B：输入时域特征图的变换矩阵，大小为 p^2 x (p-2)^2；
- G：卷积核的变换矩阵，大小为 9 x 8。

在进行 Winograd 卷积计算时，需要先将输入时域特征图 d 和卷积核 g 分别进行变换，变换后得到 Winograd 域的矩阵 B^TdB 和 GgG^T。然后通过 Hadamard 乘法得到相应的输出块 S，最后将所有输出块拼接起来，就得到了最终的输出特征图。