研究使用Winograd最小滤波算法加速卷积神经网络在GPU上的训练，以满足自动驾驶汽车行人检测和移动电话图像识别的低延迟和有限资源处理要求。

Sep, 2015

本篇论文主要研究了如何利用适当分解卷积和激进的正则化等方法，使卷积神经网络计算效率最大化，并以ILSVRC2012分类挑战作为基准，报告了使用少于2500万参数的5亿乘加运算成本的网络，评估单帧评估的top-1误差21.2％和top-5误差5.6％的显著成果。

Dec, 2015

通过扩展和优化快速Winograd级卷积算法，我们在CPU硬件上最大化CPU利用率及多核可伸缩性，处理了视频和体积图像分析中的空时特征，并证明了与之前的最先进技术相比，吞吐量提高了5到25倍。

Nov, 2016

该论文研究了在测试时具有计算资源限制的图像分类问题，并通过训练多个带有不同资源需求的分类器并将其作为早期退出引入单个深度卷积神经网络中以最大程度地重用计算，实现了在任意时间进行预测和分配不同的计算量来分类一组样本，框架显著改善了现有技术在两种情况下的表现。

Mar, 2017

使用全卷积网络进行运算符逼近可以显著提高逼近精度，降低运行时间和内存开销。在输入输出对上的训练可以将原始运算符逼近，并且可以对多种不同的高级图像处理运算符进行逼近，包括多种变分模型、多尺度调节和明暗细节操作等。

Sep, 2017

该研究论文提出了一种基于3D CNN和新颖的神经网络结构，可以使视频分类和人类行为识别的准确性优于现有技术，并通过迁移学习的技巧从二维卷积神经网络中转移知识来改善三维卷积神经网络的训练效果。

Nov, 2017

本文提出了一种通过操作相关数字分布的统计卷积神经网络（SCNN）来处理多帧相关图像的方法，实现了显著的速度提升，即使在未经优化的情况下，仍然能实现高达178%的加速。

Mar, 2019

本文系统研究了模型的缩放并提出了一种基于网络深度、宽度和分辨率的平衡方法，进而使用神经架构搜索设计了一种新的基线网络并扩展成一系列模型，称为EfficientNets，这些EfficientNets在多项测试中取得了更好的准确性和效率，包括在ImageNet数据集上达到了84.3%的top-1准确率，在成为当前最佳的ConvNet的推理速度比其快6.1倍、参数更少的情况下，这是一个领先的结果。

May, 2019

本文综述了卷积神经网络的历史，概述了卷积神经网络的结构，介绍了一些基础和高级模型，并通过实验分析总结了一些适用函数的经验法则。此外，本文还涵盖了一维、二维和多维卷积的应用，并讨论了卷积神经网络面临的一些问题和未来的方向。

Apr, 2020

本文研究的是卷积神经网络的权重分布偏移对于预训练模型的稳健性的影响，提出了一个包含超过14亿卷积滤波器的数据集，并通过分析数据集展示了现有预训练模型的一些局限性。

Mar, 2022