CNN参数计算

最新推荐文章于 2025-10-20 09:00:00 发布
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博客聚焦于CNN（卷积神经网络）的参数计算。CNN是重要的神经网络类型，在图像识别等领域应用广泛。了解其参数计算有助于优化模型性能、提升效率，在信息技术领域有重要意义。

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机器学习笔记 - 2、CNN中的参数计算
学以致用 知行合一
01-15 2326
主要有两个部分的参数需要计算，一个是卷积后的尺寸，另一个是池化后的尺寸。先看一些具体的比较简单的例子，方便去数。最后再给出通用的计算公式。
计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet
热门推荐
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-11 14万+
计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet，在计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已然成为推动众多任务发展的核心力量。从早期简单的图像识别，到如今复杂的目标检测、语义分割、图像生成等任务，CNN 都展现出了卓越的性能。CNN 的发展历程见证了一系列经典模型的诞生，其中 LeNet 作为开山之作，为 CNN 的发展奠定了基础，而 ResNet 则通过创新性的设计，突破了传统神经网络的限制，使得网络能够构建得更深、性能更优。
CNN卷积各层的参数和链接个数的计算
tiaxia1的博客
05-08 2589
  CNN卷积神经网络相比于神经网络而言，以其对图像处理的专业性和简便性而出名。相比于其他的神经网络，CNN网络的输入是图像的一小块。而不是整个图像的像素。卷积层每次获取图像的一小块，然后进行卷积。经过多次处理后，图像的初步特征就会被提取出来，然后通过池化层，进行采样降维。使得特征图（fetrue map）的维度降低。然后经过非线性化，（为什么要经过非线性化？因为没有激励函数的神经网络只能逼近线性...
CNN各层详解：卷积层、池化层和全连接层
最新发布
m0_64132509的博客
10-20 1470
展平是将多维特征图转换为一维向量的过程，以便输入到全连接层。卷积层：输出尺寸由输入尺寸、卷积核、步幅和填充共同决定池化层：输出尺寸由输入尺寸、池化窗口和步幅决定，通道数不变展平操作：将多维特征图转换为一维向量，保持批量维度公式记忆：记住基本的尺寸计算公式，理解滑动窗口原理对于更加基础内容的介绍，参考以下两篇文章CNN基础知识——卷积（Convolution）、填充（Padding）、步长(Stride)CNN卷积神经网络中的stride、padding、channel以及特征图尺寸的计算。
CNN中计算量和参数的计算方法
xuefengxiaoyang的博客
07-05 1万+
摘要： 我们在设计一个CNN网络时，通常要考虑两个事情，一个是这个网络需要的计算量有多大，一个是这个模型的参数量有多少。前者决定了网络训练的快慢（硬件设备确定的情况），后者决定了计算设备需要多大的内存或显存。 背景： 本文CNN的计算量以计算机做乘加次数为单位，即完成某个操作，需要执行多少次乘法和加法操作。参数量以参数个数为单位，要计算内存或显存的，用参数量乘以每个参数所占的字节数即可。 ...
CNN 参数计算
weixin_33810006的博客
06-28 477
CNN 时间计算复杂度与空间复杂度 即，连续个数与参数个数， 每一个连接都意味着一个计算， 每一个参数都意味一个存储单元。 只计算主要部分。 CNN局部连接与权值共享 如图所示： 全连接：如左图所示，全连接情况下，输入图片为1000x1000像素的图片， 隐藏层为同样的1000x1000个神经元(即1M)；每个神经元都与所有的输入像素相连接，总计10^12权值(即，可训练参数)； 局部连接：如...
CNN卷积神经网络模型的参数量、计算量计算方法（概念版）
IT菜鸟
10-30 1万+
CNN卷积神经网络模型的参数量、计算量计算方法（概念版）
CNN并行计算代码（python版本）.zip
01-09
本压缩包“CNN并行计算代码（python版本）.zip”包含了一个名为“CNN-parallel-master”的项目，很可能是利用Python实现的CNN模型，并且进行了并行计算优化，以提高训练速度和效率。 在Python中，实现CNN并行计算...
CNN图像的尺寸和参数计算（深度学习）
左手coding，右手cooking
05-06 5748
分享一些公式计算张量的尺寸，以及CNN中参数的计算。 以Alexnet网络为例，以下是该网络的参数结构图。 AlexNet网络的层结构如下： 1.Input: 图像的尺寸是2272273. 2.Conv-1: 第1层卷积层的核大小11*11，96个核。步长(stride)为4，边缘填充（padding）为0。 3.MaxPool-1: 池化层-1对Conv-1进行池化，尺寸为3*3，步长为2. 4.Conv-2: 核尺寸：5*5，数量：256，步长：1，填充：2 5.Max
cnn常用参数记录
weixin_30262255的博客
03-08 508
1. epoch 在代码中经常见到n_epochs这个参数，该参数到底是什么意思呢？答案如下： 在一个epoch中，所有训练集数据使用一次 oneepoch= one forward pass and one backward pass ofallthe training examples 2. batch_size 一般情况下，一个训练集中会有大量的samples，为了提高训练...
CNN中参数计算公式
梧桐林木
07-31 1701
参数数量计算就是 kernel_size*kernel_size*kernel_numbers*input_channels
CNN参数的计算(转)
wxfu2010的博客
07-30 1924
1、基本计算原理 　　 　　动态过程： 　　滤波器（过滤器：filter）的权值是根据你要检测的特征来决定的，在深度学习中，也即是要经过训练得到。检测的特征不同，权值就不一样。 　　如上单层的图像一般表示的是灰白图，既是没有颜色的，有颜色的RGB图像，会包含三个相同大小的图层，这时对应的滤波器也要变成三层，滤波器的层数（通道数）必须时刻与图像层数保持一致。。。 　　 　　注意输出的是一个单层图 　　 　　因为当一个三通道的过滤器与图像进行卷积时，是直接对27个数去加权计算它们的和得到
CNN中参数计算
xavier_muse的博客
03-22 604
参数量=kernel_size* kernel_size* 输入通道数* 输出通道数（即卷积核的个数）+bias bias = 卷积核的个数 如：输入 10* 10* 3 卷积核5* 5* 10，参数量=5 * 5* 3* 10+10=760 ...
CNN中的计算
xgyyxs的博客
10-10 1300
CNN的几个特点 局部感知 参数共享 池化 池化类型 卷积类型 单核单通道卷积 多核单通道卷积 多个卷积核，每个卷积核得到一副特征图像 多核多通道卷积 使用多个卷积核的原因 不同卷积核对应不同特征的响应程度。 如垂直边缘响应、水平边缘响应、倾斜边缘响应、中心斑块响应。 感受野 参考:https://blog.youkuaiyun.com/TeFuirnever/article/details/100...
【深度学习】CNN计算
littlemichelle
03-01 2059
1、CNN特征图计算 卷积：注意是前半部分是下取整！！！ 池化：没有pad 2、CNN参数数量 3、FC Layer参数数量 emmmmmm 4、全连接和卷积的关系 全连接层也可以被视为是一种极端情况的卷积层，其卷积核尺寸就是输入矩阵尺寸，因此输出矩阵的高度和宽度尺寸都是1。 一个卷积核产生一个feature map!!! (要命了-0-) 参...
CNN计算过程
ailian0591的博客
12-30 389
转载于:https://www.cnblogs.com/laiqun/p/6236753.html
CNN卷积各层的参数和链接个数的计算(整合各路博客总结)
梦Dancing的博客
11-16 2万+
参考自：http://blog.youkuaiyun.com/dcxhun3/article/details/46878999，但是加入了自己的理解 一、CNN概述 卷积神经网络是一个多层的神经网络，每层由多个二维平面组成（每个层有多个Feature Map，每个Feature Map通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征），而每个平面由多个独立神经元组成。 图1 卷积神经网络的概念示范...
CNN的参数量、计算量（FLOPs、MACs）与运行速度
张鹏的博客
04-28 4万+
深度学习模型复杂度 描述一个具体的深度学习模型，除了性能指标（分类任务的准确度、检测任务的mAP等），还需要考虑该模型的复杂度，即（前向推理的）计算量和参数个数(Parameters)，前者描述了所需的计算力，后者描述了所需内存 FLOPS：注意全大写，是floating point operations per second的缩写，意指每秒浮点运算次数，理解为计算速度。是一个衡量硬件性能的指标。...
CNN的计算量和参数量
qq_32172681的博客
08-11 2367
1、计算量公式： C_in*C_out*K*K*H_out*W_out*batchsize。 计算量和图像输出大小有关，和图像输入大小无关，和通道数有关，和卷积核大小有关，和批大小有关。 2、参数量计算公式：C_in*C_out*K*K*batchsize 参数量和channel是有关的，和卷积核大小是有关的，也就是说，多层channel的卷积核是不共享权值的。无论图像大小是多少，每...
斯坦福2016CNN计算机视觉课程技术报告解析
在实践中，CNN的训练需要大量的标注数据和强大的计算资源。斯坦福大学的学生在技术报告中可能会讨论如何使用GPU等硬件加速器来提高模型训练的速度，以及如何设计有效的数据增强策略来扩展训练集，并提升模型的泛化...
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