原文:深度学习之depthwise separable convolution,计算量及参数量

目录: 什么是depthwise separable convolution 分析计算量 flops 参数量 与传统卷积比较 reference ...

2019-08-05 16:12 0 382 推荐指数:

查看详情

深度学习之group convolution,计算参数量

目录: 1、什么是group convolution? 和普通的卷积有什么区别? 2、分析计算、flops 3、分析参数量 4、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? 5、reference 1、group convolution历史 ...

Tue Aug 06 00:11:00 CST 2019 0 540
深度可分离卷积结构(depthwise separable convolution计算复杂度分析

https://zhuanlan.zhihu.com/p/28186857 这个例子说明了什么叫做空间可分离卷积,这种方法并不应用在深度学习中,只是用来帮你理解这种结构。 在神经网络中,我们通常会使用深度可分离卷积结构(depthwise separable convolution)。 这种 ...

Wed Nov 29 17:16:00 CST 2017 0 40672
深度学习参数量计算的理解

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   2 如何计算 参数量,如何统计 计算   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 计算参数量分别对显存,芯片提出什么要求 ...

Tue Apr 09 01:23:00 CST 2019 0 4978
深度学习中卷积的参数量计算

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:k * k * Cin ...

Thu May 28 18:43:00 CST 2020 0 2679
深度可分卷积(Depthwise Separable Conv.)计算量分析

上次读到深度可分卷积还是去年暑假,各种细节都有些忘了。记录一下,特别是计算的分析过程。 1. 标准卷积和深度可分卷积 标准卷积(MobileNet论文中称为Standard Convolution,如下图所示)将N个大小(边长)为\(D_{k}\)、通道数为M的卷积核作用于大小为\(D_ ...

Tue Apr 09 19:05:00 CST 2019 0 2354
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM