原文:卷積的參數計算

假設一個卷積層的輸入的特征圖 feature maps 數量 input channels 為 n ,輸出為特征圖數量為 m ,卷積核 kernel size 為 k 。假設我們處理的是一個 D的卷積操作,卷積層對應的輸入的參數量為k k n,與此同時,由於輸出為m通道的特征圖數量,為了映射到輸出卷積層需要學習 k k n m個參數,但是這里不能忽略掉偏差項 由z wx b得知 ,由於一般卷積操作 ...

2019-09-14 21:23 0 568 推薦指數:

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卷積參數個數計算卷積運算過程

卷積參數數目為:4*2*2*2 4表示輸入層的4個channel,2*2表示卷積的核的大小,最后一個2表示輸出層的2個channel 一個channel的卷積計算過程: 這是kernel的參數: 這是計算過程: 多個channel的卷積計算過程: 這是 ...

Thu Mar 08 04:52:00 CST 2018 0 2500
卷積核的參數量和計算

卷積核的參數量和計算卷積計算量 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 ...

Sat Feb 15 02:05:00 CST 2020 0 1313
CNN中的卷積操作的參數計算

之前一直以為卷積是二維的操作,而到今天才發現卷積其實是在volume上的卷積。比如輸入的數據是channels*height*width(3*10*10),我們定義一個核函數大小為3*3,則輸出是8*8。實際核函數的參數量是3*3*channels,在本例子中就是3*3*3。 舉例: 假設輸入 ...

Wed Dec 27 05:18:00 CST 2017 0 4258
卷積神經網絡中的參數計算

舉例1:   比如輸入是一個32x32x3的圖像,3表示RGB三通道,每個filter/kernel是5x5x3,一個卷積核產生一個feature map,下圖中,有6個5x5x3的卷積核,故輸出6個feature map(activation map),大小即為28x28x6 ...

Wed Oct 04 07:26:00 CST 2017 4 41120
卷積神經網絡參數計算卷積層輸出尺寸計算

一、卷積神經網絡參數計算 CNN一個牛逼的地方就在於通過感受野和權值共享減少了神經網絡需要訓練的參數的個數,所謂權值共享就是同一個Feature Map中神經元權值共享,該Feature Map中的所有神經元使用同一個權值。因此參數個數與神經元的個數無關,只與卷積核的大小及Feature Map ...

Wed Mar 20 17:19:00 CST 2019 0 4999
卷積計算

的。這里我們講一下具體卷積計算方法。 圖2 卷積的作用圖 圖3 手工卷積核的效果圖(銳化) 注: ...

Thu Jul 18 00:48:00 CST 2019 0 4022
卷積過程的參數量計算問題

假定: M:每個卷積核輸出特征圖(Feature Map)的邊長 K:每個卷積核(Kernel)的邊長 Cin:每個卷積核的通道數,也即輸入通道數,也即上一層的輸出通道數 Cout:本卷積層具有的卷積核個數,也即輸出通道數 可見:每個卷積層的時間復雜度由輸出特征圖面積M2,卷積核面積K2 ...

Wed Sep 12 17:14:00 CST 2018 0 1902
深度學習中卷積參數量與計算

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)計算量:k * k * Cin ...

Thu May 28 18:43:00 CST 2020 0 2679
 
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