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. 卷积神经网络(CNN) CNN无疑是图像处理领域的佼佼者,它能够自动从图像中提取关键特征,无论是用于图像分类还是目标检测,都能展现出不俗的实力。例如,它能帮助我们识别照片中的宠物种类或是人脸。 2. 循环神经网络(RNN) RNN在处理序列数据方面表现出色,无论是文本、语音还是时间序列,它都能轻松应对。它擅长捕捉...
x 1 (n)=R 10 (n),x 2 (n)=R 7 (n),用DFT计算二者的线性卷积,为使计算量尽可能的少,应使DFT得长度N满足()。 A. N>16
给定两个序列向量:x1(n) = [2, 1, 1, 2], x2(n) = [1,1,1, 1],直接在时域计算x1(n)与x2(n)的卷积结果的长度为( )A.7
摘要 本发明公开了一种伽玛射线剂量的卷积计算方法,通过蒙特卡罗方法模拟生成伽玛放射源点源在水中的剂量沉积分布,依据准直器尺寸采用光线追踪法计算由准直器形成的单个伽玛放射源在水中的原射线沉积分布,卷积计算生成单个源在水中的剂量沉积,单个源在水中的剂量沉积包括原射线和散射线。这样,采用卷积计算生成单个源在水中...
微分卷积积分算法是光子线剂量计算常用算法,考虑了三维非均匀修正,对不均匀组织及复杂结构的计算有较高的精度,但较长的计算时间影响了它在制定治疗计划过程中的应用。本发明运用GPU实现了微分卷积积分剂量计算,通过采用CPU+GPU的处理模式,缩短了运算时间,提高了计算效率,让微分卷积积分算法成为日常的剂量计算算法。