它的参数数量为138,357,544个。 具体来说,它的卷积层中包含13个卷积层和5个池化层,每个卷积层都有一个卷积核和一个偏置项。第一个卷积层的卷积核大小为3x3,后面的卷积层大小均为3x3或1x1。每个卷积层都有一个Relu激活函数。 在全连接层中,第一个全连接层有4096个神经元,第二个全连接层也有4096个神经元,...
VGG的参数数量非常大。 4. 3x3卷积核的好处 参数少: 一个3x3卷积核拥有9个权重参数,而一个5x5卷积核则需要25个权重参数,因此采用3x3卷积核可以大幅度减少网络的参数数量,从而减少过拟合的风险; 提高非线性能力: 多个3x3卷积核串联起来可以形成一个感受野更大的卷积核,而且这个组合具有更强的非线性能力。在VGG中,...
2.maxpool层将前一层(vgg-block层)的特征缩减一半 使得尺寸缩减的很规整,从224-112-56-28-14-7。其中是通过pool size2 + stride2实现 3.深度较深,参数量够大 较深的网络层数使得训练得到的模型分类效果优秀,但是较大的参数对训练和模型保存提出了更大的资源要求。 4.较小的filter size/kernel size **这...
多少个值输入,再乘全连接输出个数即为参数量。 当最后的卷积输出到全连接层,看最后的卷积输出是多大尺寸和通道数,如VGG16最后一个卷积输出为7*7*512,这每一个值都是上图的x,通过全连接的加权计算方法输出到a1,a2...上,则输入参数量为7*7*512*4096=102760448。 3.VGG参数计算 VGG有惊人的139,357,544个...
参数量:(11*11*3+1)*96=34944 池化层1: 使用最大池化,filter 大小为3*3,步长s=2,no padding; 输出矩阵大小为 27*27*96。 卷积层2: 卷积核filter大小为5*5的same卷积,即padding=3,步长s=1,深度为256; 输出矩阵为27*27*256。 池化层2: ...
VGG-16 网络，VGG-16 网络没有那么多超参数（不是说训练参数，它的训练参数是1.38亿），这是一种只需要专注于构建卷积层的简单网络。连续两个卷积层，都是 64 个 3×3 的过滤器对输入图像进行卷积，输出结果是224×224×64，因为使用了 same 卷积，通道数量也一样。就是说先用一个64 个 3×3 的过滤器...
下面计算vgg16的参数: 计算里:乘法里前面3个数字是三维的卷积核的尺寸,乘法项最后一个数字是这一层的卷积核数量,加法项是偏置参数数量 第1层: =3*3*3*64+64; 第1层: 1792 =3*3*3*64+64;前面的3*3*3是三维的卷积核,64是这一层的卷积核数量,最后的是偏置参数数量 ...
该网络一共有16个训练参数的网络,它的兄弟版本如下图所示,清晰的展示了每一级别的参数量,从11层的网络一直到19层的网络。VGG16网络取得了ILSVRC 2014比赛分类项目的第2名,定位项目的第1名。VGGNet网络结构简洁,迁移到其他图片数据上的泛化性能非常好。VGGNet现在依然经常被用来提取图像特征,该网络训练后的模型参数...
vgg16参数量和计算量 将所有的memory加起来:大约就是24M,卷积的时候是float32格式,所以,要乘以4bytes. 将所有的parameters:即weights加起来,大约是138M floats。 将Filter Shape列所有值加起来便是,总的参数量。 将input size列所在的值,加起来,便是,内存memory。©...