原文:卷積核的參數量和計算量

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,C 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C 個,分別與 Ci的卷積核進行卷積,輸出特征圖大小C H W, 用C 個 Ci的卷積核進行卷積操作,所以參數量為 Ci C ,在H W的特征圖上操作,故計算量為 Ci C H W . 可以記作 輸入輸出的pipelin ...

2020-02-14 18:05 0 1313 推薦指數:

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使用更小卷積核的作用——參數量計算的分析

使用更小卷積核的作用 使用更小的卷積核是當前在保證網絡精度的情況下,減少參數的趨勢之一,在VGG16中,使用了3個3*3卷積核來代替7*7卷積核,使用了2個3*3卷積核來代替5*5卷積核 ...

Fri Mar 15 03:41:00 CST 2019 0 815
深度學習中卷積參數量計算

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
卷積網絡輸出尺寸計算卷積核相關

先定義幾個參數 輸入圖片大小 W×W Filter大小 F×F 步長 S padding的像素數 P 於是我們可以得出 N = (W − F + 2P )/S+1 卷積核:一個卷積核只有三維,卷積核的厚度對應的被卷積特征的通道數,卷積核的個數 ...

Sat Dec 02 02:42:00 CST 2017 0 4354
卷積核

以一張圖片作為開始吧: 這里的輸入數據是大小為(8×8)的彩色圖片,其中每一個都稱之為一個feature map,這里共有3個。所以如果是灰度圖,則只有一個feature map。 進行卷積操作時,需要指定卷積核的大小,圖中卷積核的大小為3,多出來的一維3不需要在代碼中指定,它會 ...

Fri Dec 04 06:38:00 CST 2020 0 751
卷積層、卷積核

每個卷積核具有長、寬、深三個維度。 卷積核的長、寬都是人為指定的,長X寬也被稱為卷積核的尺寸,常用的尺寸為3X3,5X5等;卷積核的深度與當前圖像的深度(feather map的張數)相同,所以指定卷積核時,只需指定其長和寬兩個參數。 例如,在原始圖像層 (輸入層),如果圖像是灰度圖像 ...

Sun Feb 06 00:35:00 CST 2022 0 1118
卷積核輸出特征圖大小的計算

先講一下是怎么卷積的。一般輸入的是RGB顏色空間的圖片,即有三個通道。可以理解為這三個通道的每個對應的數值組合在一起表示了這一張圖片。 卷積操作過程:(通道數變化的原理) 先從一張示意圖說起,卷積基礎概念和操作步驟就不啰嗦了,只講這張圖,大意就是,有in-channel ...

Sat Sep 07 17:40:00 CST 2019 0 2809
TensorFlow中與卷積核有關的各參數的意義

  以自帶models中mnist的convolutional.py為例:   1.filter要與輸入數據類型相同(float32或float64),四個參數為`[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]`,即卷積核的高/寬 ...

Sun Feb 21 02:13:00 CST 2016 0 4745
1*1的卷積核的原理及作用

1.原理 對於1*1的卷積核來說,實際上就是實現不同通道數據之間的計算,由於卷積窗口為1*1,那么他不會對同一通道上相鄰的數據進行改變,而是將不同通道之間的數據進行相加. 輸入和輸出具有相同的高和寬。輸出中的每個元素來自輸入中在高和寬上相同位置的元素在不同通道之間的按權重累加 ...

Thu Oct 21 22:05:00 CST 2021 0 1401
 
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