目錄: 1、什么是depthwise separable convolution? 2、分析計算量、flops 3、參數量 4、與傳統卷積比較 5、reference ...
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:
目錄: 1、什么是depthwise separable convolution? 2、分析計算量、flops 3、參數量 4、與傳統卷積比較 5、reference ...
接下來要分別概述以下內容: 1 首先什么是參數量,什么是計算量 2 如何計算 參數量,如何統計 計算量 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 計算量,參數量分別對顯存,芯片提出什么要求 ...
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 ...
參考: 1. CNN 模型所需的計算力(flops)和參數(parameters)數量是怎么計算的? 2. TensorFlow 模型浮點數計算量和參數量統計 3. How fast is my model? 計算公式 理論上的計算公式如下: \begin{equation ...
目錄: 1、經典的卷積層是如何計算的 2、分析卷積層的計算量 3、分析卷積層的參數量 4、pytorch實現自動計算卷積層的計算量和參數量 1、卷積操作如下: http://cs231n.github.io/assets/conv-demo/index.html 假設 ...
卷積核的參數量和計算量 卷積計算量 通常只看乘法計算量: 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 ...
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,但是運算量非常大,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,但運算量並沒有顯得那么大。 FLOPs(Floating-point Operations ...
TensorFlow 模型浮點數計算量和參數量統計 2018-08-28 本博文整理了如何對一個 TensorFlow 模型的浮點數計算量(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 ...