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 ...

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 ...

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： 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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

文章目錄概述一、利用torchstat　　1.1 方法　　1.2 代碼　　1.3 輸出二、利用ptflops　　2.1 方法　　2.2 代碼　　2.3 輸出三、利用thop　　3.1 方法　　3.2 代碼　　3.3 輸出概述　　Params：是指網絡模型中需要訓練的參數總數，理解為參數量 ...