1*1卷积的作用 卷积层参数量、计算量的计算方法 2 方法 2.1 1*1卷积的作用 (1)1*1卷积核可以通过控制卷积核数量实现降维或升维。从卷积层流程可以了解到卷积后的特征图通道数与卷积核的个数是相同的,所以当1x1卷积核的个数小于输入通道数量时,会...
57_16.10 卷积层的参数量计算,1x1卷积核是Py_火炬的第57集视频,该合集共计91集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
1*1的卷积作用: 1. 常常用于降维(降通道数),其实也可以用于升高维度。 2. 增加了跨通道的信息交互 3. 增加了非线性。这个存疑 原理: 从图的下部可以看出,使用1*1*5的卷积,在4*4*5的特征图上遍历整个宽和高(4*4),相当于在宽高做加乘,得到4*4*1的特征图。 也就是用3个 1*1的卷积,可以得到宽高...
4-经典卷积计算量与参数量分析是2022最新课程【深度学习项目部署实战】,火爆全网 !草履虫都能看懂 深度学习|深度学习入门|深度学习项目|计算机视觉项目|resnet实战的第35集视频,该合集共计62集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
分析一下:输入通道有三个,所以每个卷积核的通道也有三个(各个通道上的参数不共享),输出通道有192个,所以,一共有192个卷积核,那么,由这些卷积核计算得到的卷积层的参数有:(3*(3*3))*192=5184个。 真TMD费劲,加油吧,少年!
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 ...
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
卷积层本来就是全连接的一种简化形式:不全连接+参数共享,把局部视野之外的弱影响直接抹为零影响,同时还保留了空间位置信息(卷积层不同位置的权值共享)。这样大大减少了参数并且使得训练变得可控。 #【1x1卷积层的作用:https://blog.csdn.net/junmuzi/article/details/78219336https://blog.csdn.net/chaipp0607/art...
然而,CNN的一个普遍问题是参数量过大,这不仅导致模型的存储和计算资源需求增加,还容易引发过拟合等问题。因此,如何解决卷积神经网络中的参数量过大问题成为了研究者们的关注焦点。 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...
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...