<p>I don't think the paper is proper for this CNN. The value of fft(kernel) can be stored, but it seems I can't store fft(input). There may be different partition of input for different kernel as kernel size may vary. So for each convolution just one fft operation is reduced, there still exists 1 fft and 1 ifft. I think this optimization can't help fft-based convolution beat simple convolution upon small input and small kernel.</p>

<p style="font-size:small;-webkit-text-size-adjust:none;color:#666;">&mdash;<br>Reply to this email directly or <a href="https://github.com/mlpack/mlpack/pull/405#issuecomment-82702654">view it on GitHub</a>.<img alt="" height="1" src="https://github.com/notifications/beacon/AJ4bFMKsEqddHETY6QdjbAbLt1p-YlCBks5n2ODdgaJpZM4DifmI.gif" width="1" /></p>
<div itemscope itemtype="http://schema.org/EmailMessage">
  <div itemprop="action" itemscope itemtype="http://schema.org/ViewAction">
    <link itemprop="url" href="https://github.com/mlpack/mlpack/pull/405#issuecomment-82702654"></link>
    <meta itemprop="name" content="View Pull Request"></meta>
  </div>
  <meta itemprop="description" content="View this Pull Request on GitHub"></meta>
</div>