JavaShuo
欄目
標籤
該捋清!卷積、可分離卷積的參數和FLOPs計算!
時間 2021-01-12
原文
原文鏈接
前言:水平有限,如有失嚴謹或錯誤處,望指出糾正 不要着急,我們先假設:輸入feature maps的通道數、輸出的通道數、卷積核尺寸(長和寬一樣時)分別爲: 輸出的feature maps的大小: 先看結論,有以下: 基本卷積的參數量(爲形式上簡潔,不考慮bias): 基本卷積的計算量(爲形式上簡潔,不考慮bias): 可分離卷積的參數量(爲形式上簡潔,考慮bias): 可分離卷積的計算量(爲形式
>>阅读原文<<
相關文章
1.
普通卷積和可分離卷積的參數量和計算量以及FLOPS的計算
2.
卷積、可分離卷積的參數量與計算量的對比
3.
卷積神經網絡的FLOPs和參數量的計算
4.
1*1卷積核作用,卷積參數計算,卷積計算量計算
5.
可分離卷積
6.
卷積參數個數計算和卷積運算過程
7.
卷積參數計算
8.
各種卷積網絡的理解(深度可分離卷積、分組卷積、擴張卷積、反捲積)
9.
對深度可分離卷積、分組卷積、擴張卷積、轉置卷積(反捲積)的理解
10.
各類卷積層的理解(深度可分離卷積、分組卷積、擴張卷積、反捲積)
更多相關文章...
•
SQLite 分離數據庫
-
SQLite教程
•
Scala 函數 - 可變參數
-
Scala教程
•
TiDB 在摩拜單車在線數據業務的應用和實踐
•
使用Rxjava計算圓周率
相關標籤/搜索
卷積
積分
flops
卷積神經網絡
不定積分
微積分
積分電路
PHP參考手冊
XLink 和 XPointer 教程
MyBatis教程
計算
算法
設計模式
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
windows下配置opencv
2.
HED神經網
3.
win 10+ annaconda+opencv
4.
ORB-SLAM3系列-多地圖管理
5.
opencv報錯——(mtype == CV_8U || mtype == CV_8S)
6.
OpenCV計算機視覺學習(9)——圖像直方圖 & 直方圖均衡化
7.
【超詳細】深度學習原理與算法第1篇---前饋神經網絡,感知機,BP神經網絡
8.
Python數據預處理
9.
ArcGIS網絡概述
10.
數據清洗(三)------檢查數據邏輯錯誤
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
普通卷積和可分離卷積的參數量和計算量以及FLOPS的計算
2.
卷積、可分離卷積的參數量與計算量的對比
3.
卷積神經網絡的FLOPs和參數量的計算
4.
1*1卷積核作用,卷積參數計算,卷積計算量計算
5.
可分離卷積
6.
卷積參數個數計算和卷積運算過程
7.
卷積參數計算
8.
各種卷積網絡的理解(深度可分離卷積、分組卷積、擴張卷積、反捲積)
9.
對深度可分離卷積、分組卷積、擴張卷積、轉置卷積(反捲積)的理解
10.
各類卷積層的理解(深度可分離卷積、分組卷積、擴張卷積、反捲積)
>>更多相關文章<<