深度可分离卷积是通过将传统的卷积操作拆分为深度卷积和逐点卷积两个步骤来实现的。这两个步骤分别对应了卷积操作的不同部分,因此参数量和计算量也是由这两部分组成的。 一、参数量的组成 深度卷积阶段的参数量:深度卷积层只对输入特征图的每个通道进行卷积操作,使用较小的卷积核(如3x3)。假设输入特征图的通道数为...
深度可分离卷积能够有效降低模型的复杂度,减少参数量和计算量。尽管深度可分离卷积层在捕捉空间信息方面相对标准卷积层较弱,但在一些计算资源有限的场景下,可以通过权衡模型性能和计算需求来使用深度可分离卷积。 二、计算速度 标准卷积层:由于标准卷积层的大卷积核和较多的参数量,计算速度较慢。特别是在输入特征图尺寸...
更换conv block，loss不收敛，大概率是衔接部位数据异常。比如，普通卷积的输入一般是用过ReLu的，但Depth...
标准卷积和深度可分离卷积是卷积神经网络中常用的两种卷积层类型。它们在参数量和计算量上存在差异,因此对于网络的结果会有不同的影响。本文将详细讨论标准卷积和深度可分离卷积在模型性能、计算速度和存储需求等方面的影响。 一、模型性能 标准卷积层:标准卷积层使用较大的卷积核对输入特征图进行卷积操作。由于卷积核的...
标准卷积和深度可分离卷积是卷积神经网络中常用的两种卷积层类型。它们在参数量和计算量上存在差异,因此对于网络的结果会有不同的影响。本文将详细讨论标准卷积和深度可分离卷积在模型性能、计算速度和存储需求等方面的影响。 一、模型性能 标准卷积层:标准卷积层使用较大的卷积核对输入特征图进行卷积操作。由于卷积核的...
深度可分离卷积是通过将传统的卷积操作拆分为深度卷积和逐点卷积两个步骤来实现的。这两个步骤分别对应了卷积操作的不同部分,因此参数量和计算量也是由这两部分组成的。 一、参数量的组成 深度卷积阶段的参数量:深度卷积层只对输入特征图的每个通道进行卷积操作,使用较小的卷积核(如3x3)。假设输入特征图的通道数为...
深度可分离卷积是通过将传统的卷积操作拆分为深度卷积和逐点卷积两个步骤来实现的。这两个步骤分别对应了卷积操作的不同部分,因此参数量和计算量也是由这两部分组成的。 一、参数量的组成 深度卷积阶段的参数量:深度卷积层只对输入特征图的每个通道进行卷积操作,使用较小的卷积核(如3x3)。假设输入特征图的通道数为...
深度可分卷积的基本假设，是卷积神经网络中特征图的空间维和通道（深度）维是可以解耦（decouple）的。标准的卷积计算使用权重矩阵实现了空间维和通道维特征的联合映射（joint mapping），但代价是高计算复杂度、高内存开销和大量的权重系数。在观念上深度可分卷积通过对空间维和通道维分别进行映射并将结果进行组合，在基本...