CNN 時間計算復雜度與空間復雜度 即,連續個數與參數個數, 每一個連接都意味着一個計算, 每一個參數都意味一個存儲單元。 只計算主要部分。 CNN局部連接與權值共享 如圖所示: 全連接:如左圖所示,全連接情況下,輸入圖片為1000x1000像素的圖片, 隱藏層為同樣 ...
. epoch 在代碼中經常見到n epochs這個參數,該參數到底是什么意思呢 答案如下: 在一個epoch中,所有訓練集數據使用一次 one epoch one forward pass and one backward pass of allthe training examples . batch size 一般情況下,一個訓練集中會有大量的samples,為了提高訓練速度,會將整個tr ...
2016-03-08 03:04 1 2504 推薦指數:
CNN 時間計算復雜度與空間復雜度 即,連續個數與參數個數, 每一個連接都意味着一個計算, 每一個參數都意味一個存儲單元。 只計算主要部分。 CNN局部連接與權值共享 如圖所示: 全連接:如左圖所示,全連接情況下,輸入圖片為1000x1000像素的圖片, 隱藏層為同樣 ...
有代表性的實驗系統之一。 LenNet-5共有7層(不包括輸入層),每層都包含不同數量的訓練參數,如下圖 ...
GC -XX:+PrintGC 打印GC日志 -XX:+PrintGCDetails 打印詳細的GC日志 -Xloggc:/var/gc.log 將GC日志打印在根目錄的v ...
原理 參考:https://www.cnblogs.com/charlotte77/p/7759802.html 卷積層: 作用:特征提取,減小參數 池化層: 作用:將卷積層提取的特征中最能反映該特征的特征值取出來 Flattern layer和全連接層: 作用:前者將前面得到 ...
【參考知乎專欄】 ...
CNN常用圖片分類網絡 這些圖片分類網絡之間的關系,以及他們和RCNN等網絡之間的關系,看這篇回答,說的非常好:https://www.zhihu.com/question/43370067 我稍微摘錄一點: 首先作者給的那個圖對於從整體掌握這些網絡非常有幫助 ...
室友給我講算法崗的面經,其中面試官就問了一個小問題,“給出CNN網絡的參數(可學習的)個數如何計算”, ...
1 TensorFlow中用到padding的地方 在TensorFlow中用到padding的地方主要有tf.nn.conv2d(),tf.nn.max_pool(),tf.nn.avg_pool ...