目錄: 1、什么是group convolution? 和普通的卷積有什么區別? 2、分析計算量、flops 3、分析參數量 4、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? 5、reference 1、group convolution歷史 ...
目錄: 什么是depthwise separable convolution 分析計算量 flops 參數量 與傳統卷積比較 reference ...
2019-08-05 16:12 0 382 推薦指數:
目錄: 1、什么是group convolution? 和普通的卷積有什么區別? 2、分析計算量、flops 3、分析參數量 4、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? 5、reference 1、group convolution歷史 ...
https://zhuanlan.zhihu.com/p/28186857 這個例子說明了什么叫做空間可分離卷積,這種方法並不應用在深度學習中,只是用來幫你理解這種結構。 在神經網絡中,我們通常會使用深度可分離卷積結構(depthwise separable convolution)。 這種 ...
按照普通卷積-深度卷積-深度可分離卷積的思路總結。 depthwise_conv2d來源於深度可分離卷積,如下論文: Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions 函數定義 ...
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 ...
上次讀到深度可分卷積還是去年暑假,各種細節都有些忘了。記錄一下,特別是計算量的分析過程。 1. 標准卷積和深度可分卷積 標准卷積(MobileNet論文中稱為Standard Convolution,如下圖所示)將N個大小(邊長)為\(D_{k}\)、通道數為M的卷積核作用於大小為\(D_ ...
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 ...