卷積神經網絡的複雜度分析

在進行CNN的設計中，我們不僅要考慮模型的準確率，還需要考慮模型的實用性。現階段大量的paper純堆精度，缺沒有深入思考模型以及算法的實用性。 最近有一點感觸很深：很多我們在做研究時認爲默認的東西，在進行實際應用項目中，才發現這些先驗數據是無法獲得的，這和學術探索是很不同的。可能需要問自己，我們應該做怎樣的研究者？   對於CNN，網絡的複雜度分析也是非常非常重要的。 1、時間複雜度——計算量。

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