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：深度學習之（經典）卷積層計算量以及參數量總結 （考慮有無bias，乘加情況）
目錄： 經典的卷積層是如何計算的 分析卷積層的計算量 分析卷積層的參數量 pytorch實現自動計算卷積層的計算量和參數量 卷積操作如下： http: cs n.github.io assets conv demo index.html 假設卷積層的輸入特征圖大小為C in x H x W, 卷積核大小為K x K , padding P x P , stride S x S , filter 數 ...
2019-08-05 13:59 0 4992 推薦指數：
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