卷积神经网络的参数量计算和浮点计算量分析
1. CNN参数 params(w) = co* (ci * kw * kh) params(b) = co 所以总的参数量为 params = co* (ci * kw * kh + 1) 当使用了BatchNormalization时，不需要bias 2. CNN计算量 ...
原文：卷积过程的参数量计算问题
假定： M：每个卷积核输出特征图 Feature Map 的边长 K：每个卷积核 Kernel 的边长 Cin：每个卷积核的通道数，也即输入通道数，也即上一层的输出通道数 Cout：本卷积层具有的卷积核个数，也即输出通道数 可见：每个卷积层的时间复杂度由输出特征图面积M ，卷积核面积K ，输入Cin和输出通道Cout完全决定。 其中，输出特征图尺寸本身又由输入矩阵尺寸X，卷积核尺寸K，Paddin ...
2018-09-12 09:14 0 1902 推荐指数：
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