原文:卷积的参数计算

假设一个卷积层的输入的特征图 feature maps 数量 input channels 为 n ,输出为特征图数量为 m ,卷积核 kernel size 为 k 。假设我们处理的是一个 D的卷积操作,卷积层对应的输入的参数量为k k n,与此同时,由于输出为m通道的特征图数量,为了映射到输出卷积层需要学习 k k n m个参数,但是这里不能忽略掉偏差项 由z wx b得知 ,由于一般卷积操作 ...

2019-09-14 21:23 0 568 推荐指数:

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卷积参数个数计算卷积运算过程

卷积参数数目为:4*2*2*2 4表示输入层的4个channel,2*2表示卷积的核的大小,最后一个2表示输出层的2个channel 一个channel的卷积计算过程: 这是kernel的参数: 这是计算过程: 多个channel的卷积计算过程: 这是 ...

Thu Mar 08 04:52:00 CST 2018 0 2500
卷积核的参数量和计算

卷积核的参数量和计算卷积计算量 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 ...

Sat Feb 15 02:05:00 CST 2020 0 1313
CNN中的卷积操作的参数计算

之前一直以为卷积是二维的操作,而到今天才发现卷积其实是在volume上的卷积。比如输入的数据是channels*height*width(3*10*10),我们定义一个核函数大小为3*3,则输出是8*8。实际核函数的参数量是3*3*channels,在本例子中就是3*3*3。 举例: 假设输入 ...

Wed Dec 27 05:18:00 CST 2017 0 4258
卷积神经网络中的参数计算

举例1:   比如输入是一个32x32x3的图像,3表示RGB三通道,每个filter/kernel是5x5x3,一个卷积核产生一个feature map,下图中,有6个5x5x3的卷积核,故输出6个feature map(activation map),大小即为28x28x6 ...

Wed Oct 04 07:26:00 CST 2017 4 41120
卷积神经网络参数计算卷积层输出尺寸计算

一、卷积神经网络参数计算 CNN一个牛逼的地方就在于通过感受野和权值共享减少了神经网络需要训练的参数的个数,所谓权值共享就是同一个Feature Map中神经元权值共享,该Feature Map中的所有神经元使用同一个权值。因此参数个数与神经元的个数无关,只与卷积核的大小及Feature Map ...

Wed Mar 20 17:19:00 CST 2019 0 4999
卷积计算

的。这里我们讲一下具体卷积计算方法。 图2 卷积的作用图 图3 手工卷积核的效果图(锐化) 注: ...

Thu Jul 18 00:48:00 CST 2019 0 4022
卷积过程的参数量计算问题

假定: M:每个卷积核输出特征图(Feature Map)的边长 K:每个卷积核(Kernel)的边长 Cin:每个卷积核的通道数,也即输入通道数,也即上一层的输出通道数 Cout:本卷积层具有的卷积核个数,也即输出通道数 可见:每个卷积层的时间复杂度由输出特征图面积M2,卷积核面积K2 ...

Wed Sep 12 17:14:00 CST 2018 0 1902
深度学习中卷积参数量与计算

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)计算量:k * k * Cin ...

Thu May 28 18:43:00 CST 2020 0 2679
 
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