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。
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...
输入HWC是28 * 28 * 192, 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...
Depthwise卷积是一种轻量级卷积核,用于减少计算量。计算Depthwise卷积的计算量可以通过以下公式来估算: 计算量=输入通道数x输入尺寸x输入尺寸x卷积核尺寸x卷积核尺寸 例如,如果输入通道数为C,输入尺寸为HxW,卷积核尺寸为KxK,则Depthwise卷积的计算量为: 计算量= C x H x W x K x K 需要注意的是,Depthwise卷积...
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
(1)直接计算线性卷积:N=N1+N2-1=111, 粗略算:每移位一个样值,乘48次,加47次; 共移位111个样值,乘48*111=5328,加47*111=5217 细致算:乘(1+2+…+47)*2+48*(111-94)=3072; 加(1+2+…46)*2+47*(111-94)=2961; (2)快速卷积:乘()*3+N=1472,加()*3=2688。反馈...
深度可分离卷积是一种用于深度学习中卷积操作的技术,能够降低计算量和参数量,提高模型效率。具体来说,深度可分离卷积将传统卷积操作分解为两步,首先进行深度空间卷积,再进行逐点卷积。这种分解可以减少计算量和参数量,同时保持模型的精度。实际应用中,深度可分离卷积已经被广泛应用于图像分类、物体检测、语义分割等领域。
答案:谜底:章草 点击查看答案手机看题 单项选择题 如图所示为电力电子系统的组成结构示意图,其中“A电路”是( )。 A、检测电路 B、控制电路 C、主电路 D、驱动电路 点击查看答案手机看题 问答题 老板一再要出门(古代画论术语) 答案:谜底:三品 点击查看答案手机看题 ...
1+ 上一层过滤器的权重数量)* 这一层过滤器数量#= (16 * 2 * 2 * 3)+16 = 208model.add(MaxPooling2D(pool_size=2))#池化层的输出: ((输入进的卷积层高度-池化窗口高度+1)/步幅长度) * ((输入进的卷积层宽度-池化窗口宽度+1)/步幅长度) ,输出的最后一个维度(厚度)等于经过上一层卷积滤波器...