卷积核的参数量和计算量
卷积核的参数量和计算量 卷积计算量 通常只看乘法计算量： 标准卷积方式 C代表通道数，Ci输入通道数，C0为输出通道数。H*W为长宽 如下图；当前特征图Ci * H * W ,把特征图复制C0个，分别与3*3*Ci的卷积核进行卷积，输出特征图大小C0 * H * W ...
原文：使用更小卷积核的作用——参数量和计算量的分析
使用更小卷积核的作用 使用更小的卷积核是当前在保证网络精度的情况下，减少参数的趋势之一，在VGG 中，使用了 个 卷积核来代替 卷积核，使用了 个 卷积核来代替 卷积核，这样做的主要目的是在保证具有相同感知野的条件下，提升了网络的深度，在一定程度上提升了神经网络的效果。 以下简单地说明一下小卷积 对于 网络感知野相同的替代性。 关于 个 卷积核对于 卷积的替代性思考方式同上。 接下来说明以下减少 ...
2019-03-14 19:41 0 815 推荐指数：
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