深度學習中卷積的參數量與計算量
普通卷積 輸入卷積：Win * Hin * Cin卷積核：k * k 輸出卷積：Wout * Hout * Cout 參數量：（即卷積核的參數）k * k * Cin * Cout或者：(k * k * Cin + 1) * Cout （包括偏置bias）計算量：k * k * Cin ...
原文：深度學習中參數量與計算量的理解
接下來要分別概述以下內容： 首先什么是參數量，什么是計算量 如何計算 參數量，如何統計 計算量 換算參數量，把他換算成我們常用的單位，比如:mb 對於各個經典網絡，論述他們是計算量大還是參數兩，有什么好處 計算量，參數量分別對顯存，芯片提出什么要求，我們又是怎么權衡 首先什么是計算量，什么是參數量 計算量對應我們之前的時間復雜度，參數量對應於我們之前的空間復雜度，這么說就很明顯了 也就是計算量要看 ...
2019-04-08 17:23 0 4978 推薦指數：
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