分组卷积 分组卷积则是对输入feature map进行分组,然后每组分别卷积。 假设输入feature map的尺寸仍为C0×H×WC0×H×W,输出feature map的数量为C1C1个,如果设定要分成G个groups,则每组的输入feature map数量为C0GGC0,每组的输出feature map数量为C1GGC1,每个卷积核的尺寸为C0G×K×KGC0...
解析:分组卷积中,分组数越多,计算量越小。因为分组后每个组内的计算量相对减少。选项 B 正确。 3. 假设输入特征图大小为 10×10×3,卷积核大小为 3×3,步长为 1,输出特征图大小为 8×8×5,普通卷积的计算量约为( ) A. 4320 B. 3600 C. 2880 D. 1800 解析:普通卷积的计算量 = 输出特征图的高×...
1.输入feature map的格式为:m * m * h1 2.卷积核为 k * k 3.输出feature map的格式为: n * n * h2 参数量:k * k * h1 * h2 计算量: k * k * h1 * n * n * h2 分组卷积 设分组大小为g,则: 参数量: (k * k * h1/g * h2 /g) * g 计算量:(k * k * h1/g *nn * h...
普通卷积与分组卷积的输出大小、参数量、计算量的计算过程:发布于 2021-09-23 11:27 深度学习(Deep Learning) 赞同1添加评论 分享喜欢收藏申请转载 写下你的评论... 还没有评论,发表第一个评论吧 推荐阅读 理解分组卷积和深度可分离卷积如何降低参数量 张佳程 卷积的通俗解释 ...
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