cnn中输出大小及参数量计算

最新推荐文章于 2024-05-25 21:20:39 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dao_0123/article/details/116021396
本文介绍了卷积神经网络中输出大小的计算公式，并通过实例展示了如何计算一个包含32个滤波器的卷积层参数总数。讨论了输入大小、卷积核大小、填充和步长对输出尺寸的影响，以及卷积核参数的构成。

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

参考1
参考2
输出计算公式为：
N=(W-F+2P)/S+1
其中N：输出大小
W：输入大小
F：卷积核大小
P：填充值的大小
S：步长大小
weight * x + bias根据这个公式，即可算的最终的参数
Filter个数：32
原始图像shape：224 224 3
卷积核大小为：2*2
一个卷积核的参数：
2 2 3=12
16个卷积核的参数总额：
16 12 + 16 =192 + 16 = 208

ss_go
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怎么根据cnn网络的参数和输入图片大小，计算一个cnn网络的输出呢，下面来说明一下 现在做如下假设 n：表示图像尺寸，比如图像尺寸为n*n*3 f：表示卷积核尺寸，比如卷积核尺寸为f*f，可以用filter表示卷积核 s：表示步进，卷积核一次移动多少个像素 p：表示填充数目，表示一边填充p列像素，2p表示左右各填充p列像素，同样，在行上表示一边填充p行像素，2p表示上下各填充p行像素 于是我们就可以得到如下公式 不填充情况下 步进为1 输出矩阵形状为：（n-f+1）（n-f+1） 比如：n=10， f=3
CNN学习（6）：卷积神经网络CNN动态演示和输出特征图计算公式
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卷积层的输出尺寸 O=输出图像的尺寸。 I=输入图像的尺寸。 K=卷积层的核尺寸 N=核数量 S=移动步长 P =填充数 输出图像尺寸的计算公式如下： O = ( I - K + 2*P ) / S + 1 输出图像的通道数等于核数量N。 池化层的输出尺寸 O=输出图像的尺寸。 I=输入图像的尺寸。 S=移动步长 P=池化层尺寸 输出图像尺寸的计算公式如下： O = ( I - P ) / S + 1 当尺寸无法被S整除的时候，向下取整。即5 / 2 = 2.5 ，则尺寸为 2 * 2 * 核数量
关于CNN中特征图大小的计算公式
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04-01 3148
先给出的卷积层输出大小的的计算公式（这里假设输入矩阵和卷积核都是方阵，不是方阵其实也类似）： n’= (n-k)/s+1 其中，n’是卷积层输出的size，n是输入方阵的size, k是卷积核的size, s是移动的步长。即输入n*n的矩阵，用k*k的卷积核对输入进行卷积，得到大小为n’*n’的特征图。 一直疑惑要怎么理解这个式子，虽然验证过多个卷积计算，证明feature map的...
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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。 ...
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(W-F+2P)/S+1不能为小数，必须是整数
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例如：W=10，P=0且滤波尺寸F=3，则S不可能等于2（因为（W-F+2P）/S+1=（10-3+0）/2+1=4.5，4.5不是整数）。因此，这样设置超参数是无效的且卷积网络库将抛出异常。合适地设置卷积网络的大小使得所有维度都“有用”是一件头疼的事，而用补0和一些设计方法会显著缓解。...
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CNN(卷积神经网络)的参数量计算和浮点计算量分析
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1. CNN参数 params(w) = co*(ci* kw* kh) params(b) = co 所以总的参数量为params = co*(ci* kw* kh+ 1) 当使用了BatchNormalization时，不需要bias 2. CNN计算量 FLOPs (乘法) =co*H * W * (ci* kw* kh) 其中H， W代表输出特征的宽和高 FLOPs (加法(w)) =co*H * W * (ci* kw* kh- 1) ...
【CNN】卷积神经网络CNN输出特征图计算+参数量计算+计算量计算
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假设输入图像的宽高为input，卷积核宽高为kernel，步长stride，填充padding（单边填充值），输出特征图的宽高为output。
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以图像分类任务为例，在表5.1所示卷积神经网络中，一般包含5种类型的网络层次结构： CNN层次结构 输出尺寸 作用 输入层 W1×H1×3 卷积网络的原始输入，可以是原始或预处理后的像素矩阵 卷积层 W1×H1×K 参数共享、局部连接，利用平移不变性从全局特征图提取局部特征 激活层 W1×H1×K 将卷积层的输出结果进行非线性映射 池化层 W2×H2×K 进一步筛选特征，可以有效减少后续网络层次所需的参数量 全
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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】卷积层参数与输入输出大小计算说明
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#### 参数量计算实例 假设有一个卷积层接收了一个尺寸为\( H_{in}×W_{in}×C_{in}\) 的输入特征图，并应用了\( N=64 \)个大小为\( K=3×3 \)、步幅(stride)=1且填充(padding)=1的卷积核来处理该数据。此时， - ...
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