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,...
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...
VGG16和VGG19网络架构非常相似,都由多个卷积层和池化层交替堆叠而成,最后使用全连接层进行分类。两者的区别在于网络的深度和参数量,VGG19相对于VGG16增加了3个卷积层和一个全连接层,参数量也更多。VGG网络被广泛应用于图像分类、目标检测、语义分割等计算机视觉任务中,并且其网络结构的简单性和易实现性使得VGG成...
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...
VGG-16 大约有 138million 个参数。 VGG-16 中所有卷积层 filter 宽和高都是 3,步长为 1,padding 都使用 same convolution;所有池化层的 filter 宽和高都是 2,步长都是 2。 References Course 4 Convolutional Neural Networks by Anderw Ng 《TensorFLow实战Google深度学习框架》 ...
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 ...
设置参数为Inception(3,64,96,128,16,32,32)。 则第一条线路,经过1x1卷积层,输出特征图:[1,64,32,32]。 第二条线路,经过1x1卷积和3x3卷积层后,输出特征图[1,128,32,32]。 第三条线路,经过1x1和5x5卷积后,输出特征图[1,32,32,32]。
第一次卷积之后,数据变成64* 224*224,即有64层宽224,高224的矩阵数据,再次卷积时,还是每层64个 (3,3) 的卷积核,参数个数变成64*64*3*3,往下都是以此类推。 我们看到参数个数最多时达到1600万个,要是更大的图片参数会更多,普通计算机要训练这么庞大的参数会很卡,所以很多人做深度学习的就要求配置GPU 来...
池化操作相当于降维操作,有最大池化和平均池化,其中最大池化(max pooling)最为常用。经过卷积操作后我们提取到的特征信息,相邻区域会有相似特征信息,这是可以相互替代的,如果全部保留这些特征信息会存在信息冗余,增加计算难度。通过池化层会不断地减小数据的空间大小,参数的数量和计算量会有相应的下降,这在一定...