原文:深度學習之depthwise separable convolution,計算量及參數量

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:

查看詳情

深度學習之group convolution,計算參數量

目錄: 1、什么是group convolution? 和普通的卷積有什么區別? 2、分析計算、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 ...

Tue Aug 06 00:11:00 CST 2019 0 540
深度可分離卷積結構(depthwise separable convolution計算復雜度分析

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 ...

Wed Nov 29 17:16:00 CST 2017 0 40672
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
深度可分卷積(Depthwise Separable Conv.)計算量分析

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_ ...

Tue Apr 09 19:05:00 CST 2019 0 2354
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM