ResNet18的总参数量约为11.2M,其中大部分参数集中在卷积层的滤波器中。卷积层包含了四个残差组(即4个残差块的组合),其中在第一个残差组中使用了两个残差块,而在其他三个残差组中使用了若干个残差块。每个残差块中包含两个卷积层和一个恒等映射,其卷积层参数的数量总共为1.03M。此外,全连接层还包含了256个神...
综上所述,ResNet-18的参数量为 1728 + 4x18C^2 + CxN。 通过查阅ResNet-18的源代码,我们可以得知C的值为64,并且N的值为1000(在ImageNet分类任务中有1000个类别)。代入上面的公式计算,可以得到ResNet-18的参数量为: 1728+4x18x64^2+64x1000=11,689,512 所以,ResNet-18的参数量为11,689,512©...
(2)bias为False时: 则参数数量为:k×k×M×N (3)当使用BN时,还有两个可学习的参数α和β,参数量均为N 则参数数量为:k×k×M×N + 3×N 常用网络架构的参数数量: AlexNet:62369155 VGG16:138357544 ResNet10(BasicBlock):14356544 ResNet18(BasicBlock):33161024 ResNet34(BasicBlock):63470656 ResNet5...
inceptionV1是一个设计十分精巧的网络,它有22层深,只有500万左右的参数量,模型大小仅为20M左右,但错误率却只有6.7%。它的网络结构特点如下 去除了最后的全连接层,而使用全局平均池化来代替。这是模型之所以小的原因。AlexNet和VGG中全连接几乎占据了90%的参数量。而inceptionV1仅仅需要1000个参数,大大降低了参数量...
2p1%22%3A%22102326622p2%22%3A%222001assVJLoW^%7B%22p1%22p3^OTN
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你这描述什么鬼？太不认真了吧？