CNN很熟悉了已经,原理就不多说了,这里就汇总几个常见的CNN面试题吧1.卷积的输入输出维度计算背公式就行。 2.卷积层参数量计算卷积层参数量的计算,那肯定和卷积核本身的大小息息相关,所以F1* F2是一个卷积核的size,输入输出的channel都得考虑,所以乘以C1和C2。 3.卷积层计算量计算思考下卷积层的工作原理,一个...
然后经过的卷积核尺寸为3 * 3, 128个卷积核, 一个卷积核的参数是: 192*3*3 128个卷积核的参数是: 192*3*3*128+128 weight * x + bias 池化层:要么取最大,要么取均值,因此池化层没有参数。 1 * 1卷积有两个作用: 1.实现不同通道同一位置的信息的融合; 2.实现通道数的升维或降维。 感受野: 如...
有关卷积神经网络的说法哪个是正确的? A. 在卷积层后面使用池化操作,可以减少网络可以训练的参数量 B. 1*1的卷积没有改变特征图的大小,因此没有获得新的特征 C. 不同卷积层或同一卷积层只能用一种大小的卷积核 D. 类似AlexNet网络使用的分组卷积可以增加卷积层的参数量,降低网络训练速度 ...
一种常见的解决方法是使用稀疏卷积神经网络(Sparse Convolutional Neural Network)。稀疏卷积神经网络通过引入稀疏性约束,减少了网络中的连接数,从而降低了参数量。稀疏卷积神经网络可以通过对权重进行稀疏化处理,将一些较小的权重设为零,从而减少参数的数量。这种方法在一定程度上可以降低参数量,但也会带来一定的精度损失...
文章目录概述一、利用torchstat 1.1 方法 1.2 代码 1.3 输出二、利用ptflops 2.1 方法 2.2 代码 2.3 输出三、利用thop 3.1 方法 3.2 代码 3.3 输出概述 Params:是指网络模型中需要训练的参数总数,理解为参数量。 FLOPs:是指浮点运算次数
CNN是一种带有卷积结构的前馈神经网络,卷积结构可以减少深层网络占用的内存量,其中三个关键操作——局部感受野、权值共享、池化层,有效的减少了网络的参数个数,缓解了模型的过拟合问题。 卷积层和池化层一般会取若干个,采用卷积层和池化层交替设置,即一个卷积层连接一个池化层,池化层后再连接一个卷积层,依此类推...
CNN(卷积神经网络) 特点 1. 局部连接:网络中的神经元仅与部分输入数据相连,减少了参数数量。 2. 权重共享:同一层的神经元共享相同的权重,提高了模型的泛化能力。 3. 空间不变性:通过卷积操作,模型对输入数据的空间变换具有一定的不变性。 应用 - 图像识别:如人脸识别、物体检测等。
全连接层(fully connected layers,FC)(通过矩阵向量乘积)在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。如果说卷积层、池化层和激活函数层等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话,全连接层则对前面的特征(通过“全局平均值global average pooling”的方法减少全连接的参数)做加权和,将学到的“分布式特征表示”(高度...
基于西储大数据集的神经元网络故障诊断-1 | CNN(Convolutional Neural Networks)是一种专门用于处理具有类似网格结构数据的神经网络。CNN由多个卷积层和池化层组成,卷积层能够自动提取输入数据中的局部特征,而池化层则能够降低数据的维度,减少参数数量和计算复杂度。
摘要 本发明提供的基于参数量化的深度卷积神经网络的加速与压缩方法,包括:对深度卷积神经网络的参数进行量化得到多个子码本和多个子码本分别对应的索引值;根据多个子码本和多个子码本分别对应的索引值获取所述深度卷积神经网络的输出的特征图。本发明可以实现深度卷积神经网络的加速与压缩。新闻...