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”, ...
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 x 像素的圖片, 隱藏層為同樣的 x 個神經元 即 M 每個神經元都與所有的輸入像素相連接,總計 權值 即,可訓練參數 局部連接:如右圖所示,局部連接情況下,輸入圖片為 x ...
2018-06-28 10:32 0 1148 推薦指數:
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”, ...
之前一直以為卷積是二維的操作,而到今天才發現卷積其實是在volume上的卷積。比如輸入的數據是channels*height*width(3*10*10),我們定義一個核函數大小為3*3,則輸出是8*8。實際核函數的參數量是3*3*channels,在本例子中就是3*3*3。 舉例: 假設輸入 ...
無痛理解CNN中的感受野receptive field CNN中感受野的計算 從直觀上講,感受野就是視覺感受區域的大小。在卷積神經網絡中,感受野的定義是決定某一層輸出結果中一個元素所對應的輸入層的區域大小 感受野計算時有下面的幾個情況需要說明: a)第一層卷積層的輸出特征圖像 ...
在 CNN 的一層中的 patch 中共享權重 w ,無論貓在圖片的哪個位置都可以找到 ...
參考內容 1、網易雲課堂微專業——深度學習—04第一周:http://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm 2、CNN基礎介紹:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details ...
1. 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 all the training ...
分享一些公式計算張量(圖像)的尺寸,以及卷積神經網絡(CNN)中層參數的計算。 以AlexNet網絡為例,以下是該網絡的參數結構圖。 AlexNet網絡的層結構如下: 1.Input: 圖像的尺寸是227*227*3. 2.Conv-1: 第1層卷積層的核大小 ...
卷積神經網絡(CNN)張量(圖像)的尺寸和參數計算(深度學習) 分享一些公式計算張量(圖像)的尺寸,以及卷積神經網絡(CNN)中層參數的計算。 以AlexNet網絡為例,以下是該網絡的參數結構圖。 AlexNet網絡的層結構 ...