计算卷积神经网络中参数量

卷积神经网络参数解析
最新推荐文章于 2025-10-14 21:01:54 发布
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#参数量计算

本文深入探讨了卷积神经网络(CNN)的参数构成，包括卷积层和全连接层的权重与偏置参数计算。通过具体实例，详细解释了如何计算卷积层和全连接层的参数量。

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

  1. 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.在这里插入图片描述
    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
    在这里插入图片描述
  2. 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
卷积神经网络基础题——如何计算CNN的参数量？
Lorenzo's Oil
10-09 3881
卷积神经网络基础 如何计算CNN的参数量？ 先从简单的单层结构分析： CNN的单层结构与标准的神经网络单层结构非常相似： Z[l]=W[l]A[l−1]+bA[l]=g[l](Z[l])Z^{[l]}=W^{[l]}A^{[l-1]}+b \\A^{[l]}=g^{[l]}(Z^{[l]})Z[l]=W[l]A[l−1]+bA[l]=g[l](Z[l]) 卷积运算对应着上式中的乘积运算，滤波器组...
深度学习基础——卷积神经网络的感受野、参数量、计算量
weixin_39753819的博客
04-20 1255
在卷积神经网络中，感受野是指一个神经元对输入图像的感知范围。换句话说，它代表了一个神经元能够接收到的输入图像的区域大小。感受野的大小决定了神经元对输入图像的理解能力和特征提取能力。本文介绍了卷积神经网络的三个重要指标：感受野、参数量和计算量。通过定义和计算方法，可以更好地理解和评估深度学习模型的性能和复杂度。通过示例代码的实现和可视化展示，读者可以更直观地了解这些指标的计算过程和意义。在实际应用中，合理设计和优化网络结构可以有效提高模型的性能和效率。
一篇文章带你彻底了解卷积神经网络
最新发布
2501_92642020的博客
10-14 882
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，专门用于处理网格结构数据（如图像）。其核心在于卷积层、池化层和全连接层的组合：卷积层通过局部连接和权值共享提取空间特征，大幅减少参数；激活函数引入非线性；池化层降低维度并增强平移不变性；全连接层完成分类。CNN具有参数效率高、自动特征提取等优势，广泛应用于图像分类、目标检测、医学影像分析等视觉任务。典型架构包括输入层、卷积模块（卷积+激活+池化）和输出模块（全连接+分类），通过层级堆叠实现从低级到高级的特征抽象。
经典网络结构分析：卷积神经网络的现代雏形 ---LeNet
颠沛的小丸子
06-05 1125
卷积神经网络是受到视觉神经系统的神经机制启发而提出的模型，其核心思想在于局部感受野和权值共享。98年lecun等人将卷积层与池化层相结合，建立卷积网络的现代雏形---LeNet.曾被应用于手写数字识别 。原始的LeNet主要特点是将卷积层和下采样层相结合作为网络 的基本结构，其包含3个卷积层和2个下采样层。 在LeNet的原始模型中，输入是 一个矩阵 或图像，大小为32×32.如...
【从零开始AI】卷积神经网络中的参数量和计算量
gejun318的博客
04-24 3616
参数量和计算量是衡量深度学习算法的重要指标，计算量对应的是算法的时间复杂度。 一、参数量 1、卷积层的参数量 Gamma公式展示 Γ(n)=(n−1)!∀n∈N\Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb NΓ(n)=(n−1)!∀n∈N 是通过 Euler integral Γ(z)=∫0∞tz−1e−tdt . \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,. Γ(z)=∫0∞​tz−1e−tdt. $+ds paramet
卷积神经网络中参数量的计算原理及方法
weixin_43941438的博客
11-10 3125
输出层通道数等于卷积核个数:输入层通道数经过32个卷积核后变成32个通道。注意:池化层没有参数(只是在已知数据区域里求个最大值)输出层通道数+bias(输出层通道数)根据x*w+b和矩阵乘法推断w的形状。输入层通道数就是上层的卷积核数量。b的参数量就是神经元的个数512。参数量=w的参数量+b的参数量。参数量计算公式=卷积核宽高。w的参数量=前面的1152。这层的神经元个数512。
卷积神经网络的参数计算
weixin_41999383的博客
03-27 345
https://blog.youkuaiyun.com/qian99/article/details/79008053
卷积神经网络参数量和计算量的计算
weixin_42784169的博客
05-13 1万+
注意：本文先区分两个概念，再介绍stride = 1情况下CNN卷积的计算参数和计算量。文末会附上不同stride的计算CNN参数量和计算量和使用API自动计算CNN参数量和计算量的博客。 先区分两个概念： FLOPS 注意全部大写 是floating point of per second的缩写，意指每秒浮点运算次数。用来衡量硬件的性能。 FLOPs 是floating point of operations的缩写，是浮点运算次数，可以用来衡量算法/模型复杂度。 注意：以下得计算均默认stride = 1
卷积神经网络参数量和计算量内存计算
bblingbbling的博客
11-17 4756
神经网络常用模型参数量一级目录二级目录 一级目录 二级目录
卷积神经网络各层分析
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09-08 11万+
在前面的文章中，我们介绍了全连接神经网络，以及它的训练和使用。我们用它来识别了手写数字，然而，这种结构的网络对于图像识别任务来说并不是很合适。本文将要介绍一种更适合图像、语音识别任务的神经网络结构——卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)。说卷积神经网络是最重要的一种神经网络也不为过，它在最近几年大放异彩，几乎所有图像、语音识别领域的重要突破都是卷积
如何计算卷积神经网络参数
yangops的博客
03-26 728
如何计算卷积神经网络参数 卷积层（Conv Layer）的输出张量的大小 W1、H1、D1——输入图像的宽、高、深度(通道数) W2、H2、D2——输出卷积后特征图的宽、高、深度(通道数) P——padding，即图像填充零的厚度 S——stride，步长 F——卷积核的尺寸 K——卷积核的个数 W2=W1−F+2PS+1 W2 = { {W1 - F + 2P} \above{1pt} S} ...
卷积神经网络的参数量和计算量
雄关漫道真如铁 而今迈步从头越
11-26 6294
《卷积神经网络的参数量和计算量》   写点重要的东西 Key Words：Parameters count、FLOPS、FLOPs Beijing, 2020 作者：RaySue Agile Pioneer   文章目录模型的参数量全连接参数量池化层Vanilla Conv ParametersGroup ConvolutionDepthwise Separable Convolution模型的计算量卷积运算量（FLOPs）Vanilla Conv全连接层池化层最大池化平均池化激活层R.
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）
卷积神经网络中的参数计算
qq_38212976的博客
02-17 573
从keras中运行卷积神经网络我们调用model.summary()会发现所定义卷积神经网络的参数情况。 我们写这样一个卷积网络： from keras import models from keras import layers model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu',inp...
卷积神经网络 一些参数计算
Lightismore的博客
04-26 2527
次数，参数，输出张量的size
深度学习笔记_卷积神经网络参数计算
惊鸿一博
10-04 721
卷积后卷积层大小 W2= (W1-F+2P)/S +1 即 (原始图像的宽度-卷积核的宽度+2倍的填充宽度)/步长 + 1 采用K个大小为FxF的卷积核，进行步长为S, 填充为P的卷积运算后，得到的层的宽为W2,高为H2, 深度为D2,计算如下所示。 参数量大小 (FxFxD1)xK + K 即（卷积核宽x卷积核高）x卷积核的个数 + 偏差个数（即卷积核的个数，每一层有一个bias） Padding的大小 P = (F-S)/2 即（卷积核的宽度-步长）的一半 ...
卷积神经网络参数量怎么计算
08-15
用户的问题是：“我想计算卷积神经网络的参数量 请问如何计算卷积神经网络中的参数数量”。 关键点： - 计算CNN的参数数量。 - 引用中提到了一些公式和例子。 从引用中提取有用信息： - 引用[1]：提到参数数量计算...
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