原文:深度學習之group convolution,計算量及參數量

目錄: 什么是group convolution 和普通的卷積有什么區別 分析計算量 flops 分析參數量 相比於傳統普通卷積有什么優勢以及缺點,有什么改進方法 reference group convolution歷史 計算量 參數量 相比於傳統普通卷積的優缺點,以及改進 reference ...

2019-08-05 16:11 0 540 推薦指數:

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深度學習參數量計算的理解

接下來要分別概述以下內容:   1 首先什么是參數量,什么是計算   2 如何計算 參數量,如何統計 計算   3 換算參數量,把他換算成我們常用的單位,比如:mb   4 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   5 計算參數量分別對顯存,芯片提出什么要求 ...

Tue Apr 09 01:23:00 CST 2019 0 4978
深度學習中卷積的參數量計算

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:k * k * Cin ...

Thu May 28 18:43:00 CST 2020 0 2679
卷積核的參數量計算

卷積核的參數量計算 卷積計算 通常只看乘法計算: 標准卷積方式 C代表通道數,Ci輸入通道數,C0為輸出通道數。H*W為長寬 如下圖;當前特征圖Ci * H * W ,把特征圖復制C0個,分別與3*3*Ci的卷積核進行卷積,輸出特征圖大小C0 * H * W ...

Sat Feb 15 02:05:00 CST 2020 0 1313
神經網絡模型的參數量計算

其實模型的參數量好算,但浮點運算數並不好確定,我們一般也就根據參數量直接估計計算量了。但是像卷積之類的運算,它的參數量比較小,但是運算非常大,它是一種計算密集型的操作。反觀全連接結構,它的參數量非常多,但運算並沒有顯得那么大。 FLOPs(Floating-point Operations ...

Thu Sep 08 22:02:00 CST 2022 0 2530
tensorflow 模型浮點數計算參數量估計

TensorFlow 模型浮點數計算參數量統計 2018-08-28 本博文整理了如何對一個 TensorFlow 模型的浮點數計算(FLOPs)和參數量進行統計。 stats_graph.py 利用高斯分布對變量進行初始化會耗費一定的 FLOP C[25,9]=A[25,16]B ...

Tue Jun 18 04:36:00 CST 2019 0 3345
 
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