所以深度可分离卷积参数量是标准卷积的DK×DK×M+M×NDK×DK×M×N=1N+1D2K
1.输入feature map的格式为:m * m * h1 2.卷积核为 k * k 3.输出feature map的格式为: n * n * h2 参数量:k * k * h1 * h2 计算量: k * k * h1 * n * n * h2 分组卷积 设分组大小为g,则: 参数量: (k * k * h1/g * h2 /g) * g 计算量:(k * k * h1/g *nn * h...
普通卷积与分组卷积的输出大小、参数量、计算量的计算过程: 发布于 2021-09-23 11:27 深度学习(Deep Learning) 打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 其他扫码方式:微信 下载知乎App 开通机构号 无障碍模式 验证码登录 密码登录 中国+86 其他方式登录 ...
分组卷积则是对输入feature map进行分组,然后每组分别卷积。 假设输入feature map的尺寸仍为$C_{0}\times H \times W$,输出feature map的数量为$C_{1}$个,如果设定要分成G个groups,则每组的输入feature map数量为$\frac{C_{0}}{G}$,每组的输出feature map数量为$\frac{C{1}}{G}$,每个卷积核的尺寸...