深度学习之depthwise separable convolution,计算量及参数量
目录： 1、什么是depthwise separable convolution? 2、分析计算量、flops 3、参数量 4、与传统卷积比较 5、reference ...
原文：深度学习之group convolution,计算量及参数量
目录： 什么是group convolution 和普通的卷积有什么区别 分析计算量 flops 分析参数量 相比于传统普通卷积有什么优势以及缺点，有什么改进方法 reference group convolution历史 计算量 参数量 相比于传统普通卷积的优缺点，以及改进 reference ...
2019-08-05 16:11 0 540 推荐指数：
相关推荐
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： １ 首先什么是参数量，什么是计算量 ２ 如何计算 参数量，如何统计 计算量 ３ 换算参数量，把他换算成我们常用的单位，比如:mb ４ 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 ５ 计算量，参数量分别对显存，芯片提出什么要求 ...
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 ...
深度学习笔记（二十）网络的参数量(param) 和浮点计算量(FLOPs)
参考： 1. CNN 模型所需的计算力（flops）和参数（parameters）数量是怎么计算的？ 2. TensorFlow 模型浮点数计算量和参数量统计 3. How fast is my model? 计算公式 理论上的计算公式如下： \begin{equation ...
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： 1、经典的卷积层是如何计算的 2、分析卷积层的计算量 3、分析卷积层的参数量 4、pytorch实现自动计算卷积层的计算量和参数量 1、卷积操作如下： http://cs231n.github.io/assets/conv-demo/index.html 假设 ...
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 ...
神经网络模型的参数量和计算量
其实模型的参数量好算，但浮点运算数并不好确定，我们一般也就根据参数量直接估计计算量了。但是像卷积之类的运算，它的参数量比较小，但是运算量非常大，它是一种计算密集型的操作。反观全连接结构，它的参数量非常多，但运算量并没有显得那么大。 FLOPs(Floating-point Operations ...
tensorflow 模型浮点数计算量和参数量估计
TensorFlow 模型浮点数计算量和参数量统计 2018-08-28 本博文整理了如何对一个 TensorFlow 模型的浮点数计算量（FLOPs）和参数量进行统计。 stats_graph.py 利用高斯分布对变量进行初始化会耗费一定的 FLOP C[25,9]=A[25,16]B ...