卷積神經網絡的參數量計算和浮點計算量分析
1. CNN參數 params(w) = co* (ci * kw * kh) params(b) = co 所以總的參數量為 params = co* (ci * kw * kh + 1) 當使用了BatchNormalization時，不需要bias 2. CNN計算量 ...
原文：卷積過程的參數量計算問題
假定： M：每個卷積核輸出特征圖 Feature Map 的邊長 K：每個卷積核 Kernel 的邊長 Cin：每個卷積核的通道數，也即輸入通道數，也即上一層的輸出通道數 Cout：本卷積層具有的卷積核個數，也即輸出通道數 可見：每個卷積層的時間復雜度由輸出特征圖面積M ，卷積核面積K ，輸入Cin和輸出通道Cout完全決定。 其中，輸出特征圖尺寸本身又由輸入矩陣尺寸X，卷積核尺寸K，Paddin ...
2018-09-12 09:14 0 1902 推薦指數：
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