计算卷积神经网络中参数量

参考
卷积神经网络的参数包含：卷积层的权重和偏置，全连接层的权重和偏置

全连接层参数量
在计算参数量前，先了解卷积计算过程。如下图，给定的图像尺寸是32x32x3（高，宽，深度）。对这张图像进行卷积，需要卷积核与输入图像有相同的深度，即3. 这个卷积核的参数量为5*5*3=75。但这只是权值的参数量，不要忘了偏置。所以，这个卷积核总的参数量是5*5*3 + 1=76.
来看一个实际的例子
一个卷积层：输入图像是32x32x3，卷积核尺寸是5x5，输出特征图10个。这个卷积层的参数量为：(5*5*3 + 1)*10=760。参数量 = 单个卷积核的参数量*卷积核的个数
全连接层的参数量
全连接层是相邻两层间的神经元互相连接。全连接层参数量 = 上一层神经元个数 * 该层神经元的个数

计算卷积神经网络中参数量相关推荐

神经网络中参数量parameters和FLOPs计算
一.神经网络中参数量parameters和FLOPs计算 CNN中的parameters分为两种:W和b,对于某一个卷积层,它的parameters的个数为: (Kh∗Kw∗Cin)∗Cout+Cou ...
【深度学习】深度学习中模型计算量(FLOPs)和参数量(Params)等的理解以及四种在python应用的计算方法总结
接下来要分别概述以下内容: 1 首先什么是参数量,什么是计算量 2 如何计算参数量,如何统计计算量 3 换算参数量,把他换算成我们常用的单位,比如:mb 4 对于各个经典网络,论述他们是计算量大还 ...
神经网络的计算量(FLOPs)、参数量(Params)、推理时间（FPS）的定义及实现方法
目录 1. 定义 2. 实现方法 2.1. 计算参数量 2.2. 计算参数量和FLOPs 2.3. 计算推理时间(FPS) 3. 数据大小对参数量和FLOPs的影响 4. 参数量和FLOPs对于硬件要 ...
卷积神经网络中感受野计算
文章目录前言一.感受野的概念二.感受野的例子三.感受野大小的计算四.计算VGG-16网络每层的感受野前言感受野(receptive field):从CNN可视化的角度来讲,就是输出fea ...
卷积神经网络中各个卷积层的设置及输出大小计算的详细讲解
我将从以下几个方面来进行解说: 1.卷积神经网络的结构 2.卷积神经网络的计算 3.以AlexNet为例进行详细讲解 4.常见的两个卷积层设置的问题 1.卷积神经网络的结构卷积神经网络(CNN)由输 ...
深入学习卷积神经网络中卷积层和池化层的意义（转）
为什么要使用卷积呢? 在传统的神经网络中,比如多层感知机(MLP),其输入通常是一个特征向量:需要人工设计特征,然后将这些特征计算的值组成特征向量,在过去几十年的经验来看,人工找到的特征并不是怎么好用 ...
深入学习卷积神经网络中卷积层和池化层的意义
为什么要使用卷积呢? 在传统的神经网络中,比如多层感知机(MLP),其输入通常是一个特征向量:需要人工设计特征,然后将这些特征计算的值组成特征向量,在过去几十年的经验来看,人工找到的特征并不是怎么好用 ...
卷积神经网络中的参数共享/权重复制
参数共享或权重复制是深度学习中经常被忽略的领域.但是了解这个简单的概念有助于更广泛地理解卷积神经网络的内部.卷积神经网络(cnn)能够使那些通过网络馈送的图像在进行仿射变换时具有不变性. 这个特点提供 ...
如何理解卷积神经网络中的通道（channel）
在卷积神经网络中我们通常需要输入 in_channels 和 out_channels ,即输入通道数和输出通道数,它们代表什么意思呢?本文将给出一个形象的理解. 对于通道的理解可以参考下面的这篇文章 ...

计算卷积神经网络中参数量

计算卷积神经网络中参数量相关推荐

最新文章

热门文章