深度学习中卷积的参数量与计算量
普通卷积 输入卷积：Win * Hin * Cin卷积核：k * k 输出卷积：Wout * Hout * Cout 参数量：（即卷积核的参数）k * k * Cin * Cout或者：(k * k * Cin + 1) * Cout （包括偏置bias）计算量：k * k * Cin ...
原文：深度学习中参数量与计算量的理解
接下来要分别概述以下内容： 首先什么是参数量，什么是计算量 如何计算 参数量，如何统计 计算量 换算参数量，把他换算成我们常用的单位，比如:mb 对于各个经典网络，论述他们是计算量大还是参数两，有什么好处 计算量，参数量分别对显存，芯片提出什么要求，我们又是怎么权衡 首先什么是计算量，什么是参数量 计算量对应我们之前的时间复杂度，参数量对应于我们之前的空间复杂度，这么说就很明显了 也就是计算量要看 ...
2019-04-08 17:23 0 4978 推荐指数：
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