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：深度学习之（经典）卷积层计算量以及参数量总结 （考虑有无bias，乘加情况）
目录： 经典的卷积层是如何计算的 分析卷积层的计算量 分析卷积层的参数量 pytorch实现自动计算卷积层的计算量和参数量 卷积操作如下： http: cs n.github.io assets conv demo index.html 假设卷积层的输入特征图大小为C in x H x W, 卷积核大小为K x K , padding P x P , stride S x S , filter 数 ...
2019-08-05 13:59 0 4992 推荐指数：
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