卷积神经网络里的复杂度计算

最新推荐文章于 2025-04-06 23:38:59 发布
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本文探讨了卷积神经网络中的关键参数，包括时间与空间复杂度，并解释了卷积核尺寸(K)及通道数(C)如何影响网络性能。通过理解这些参数的作用，读者可以更好地设计和优化自己的卷积神经网络。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

时间复杂度：

某个层：


整个网络：


空间复杂度：


K指的是卷积核的尺寸，C代表的是通道数。

以后在看网络结构的时候可以多思考每次进行卷积的kernel size的设置的目的是什么


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ago_Lee
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