在CNN中,每层有两种类型的参数:weights核biases。总参数数量为所有weights核biases的总和。 定义如下: WC=卷积层的weights数量 BC=卷积层的biases数量 PC=所有参数的数量 K=核尺寸 N=核数量 C =输入图像通道数 卷积层中,核的深度等于输入图像的通道数.于是每个核有K*K个参数.并且有N个核.由此得出以下的公式....
第1个参数表示在样本上的跳跃幅度,一般都是置为1(表示不会跳过任何样本)。第4个参数表示在通道上的跳跃幅度,通常也是置为1。更详细的可参见Stackoverflow上的讨论以及该博客。 python - Tensorflow Strides Argument - Stack Overflowhttps://stackoverflow.com/questions/34642595/tensorflow-strides-argumentTensorFlow ...
为了凸显运算参数本身,现在将程序改写成使用keras。 X_train,y_train=sklearn.datasets.load_svmlight_file(train_libsvm,n_features=784)X_train=X_train.toarray()X_train=X_train.reshape((X_train.shape[0],28,28,1))X_train=X_train.astype('float32')X_train/=255y_train=to_categorical(y_train...
g:一个单元中的FFN数量(一般来说,RNN结构中FFN数量为1,而GRU结构中FFN数量为3个,LSTM结构中FFN数量为4个) h:隐藏单元的大小 i:输入大小 在RNN中对于每个FFN,最开始输入状态和隐藏状态是concat在一起作为输入的,因此每个FFN具有(h+i) x h + h个参数。所以总的参数量的计算公式为: 代码语言:javascript 代...
一、参数量 参数量一般指可学习参数的数量,在CNN中主要有卷积层(Conv),批归一化层(BN),和全连接层(FC)含有可学习参数。 1. 卷积层参数量: (1)普通卷积层的参数量: 其中 是输出通道数, 是输入通道数, 是卷积核的宽, 是卷积核的高。 (2)分组卷积的参数量: ...
权重参数数量: 全连接层的权重参数数量由输入节点数 N_{in} 和输出节点数 N_{out} 决定: \text{权重参数数量} = N_{in} \times N_{out} + N_{out} 其中N_{in} \times N_{out} 是权重矩阵的参数数量, N_{out} 是偏置项的数量。 示例: 假设全连接层有以下参数: 输入节点数 N_{in} = 1024...
参数量以参数个数为单位,要计算内存或显存的,用参数量乘以每个参数所占的字节数即可。计算设备需要多大的内存或显存。 计算量以计算机做乘加次数为单位,即完成某个操作,需要执行多少次乘法和加法操作。网络训练的快慢 计算量: FLOPS:注意全大写,是floating point operations per second的缩写,意指每秒浮点运算次数,理...
可学习参数顾名思义就是指CNN中需要学习/更新的变量,因为CNN的网络架构设计中会引入很多需要被学习出来的变量,比如:hidden layer中的神经元个数便直接和仿射变换的参数个数相关,而现在的问题是把这些可学习的变量的个数统计出来。 卷积神经网络架构 卷积神经网络在计算机视觉领域有比较多的应用,下图便是一个图片识别...
需要指出的是,池化层没有需要学习的参数,使用时仅需指定池化类型(average 或 max 等)、池化操作的核大小( kernel size )和池化操作的步长(stride)等超参数即可。 5.输出层 输出层通常为一个全连接层和一个softmax layer。 5.1 全连接层 全连接层在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。即通过卷积...