CNN参数估计

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#机器学习

博客主要提及了CNN，CNN是卷积神经网络，在机器学习领域应用广泛，常用于图像识别、目标检测等任务。

CNN

计算机视觉卷积神经网络CNN架构设计指南：如何构建高效的视觉模型？
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-20 11万+
计算机视觉CNN架构设计指南：如何构建高效的视觉模型？人工智能、大模型、AI、计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已成为主导性的模型架构。从图像分类到目标检测，从语义分割到图像生成，CNN 展现出了强大的性能。构建一个高效的 CNN 视觉模型，不仅需要对其基本原理有深入理解，还需要掌握一系列架构设计技巧。本文将详细探讨如何构建高效的 CNN 视觉模型，涵盖从基础概念到复杂架构设计的各个方面，并通过丰富的代码示例帮助读者更好地理解和实践。
详细解释CNN卷积神经网络各层的参数和链接个数的计算
热门推荐
dcxhun3的博客
07-14 12万+
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，而每个平面由多个独立神经元组成。        图：卷积神经网络的概念示范：输入图像通过和三个可训练的滤波器和可加偏置进行卷积，滤波过程如图一，卷积后在C1层产生三个特征映射图，然后特征映射图中每组的四个像素再进行求和，加权值，加偏置，通过一个Sigmoid函数得到三个S2层的特征映射图。这些映射图再进过滤波得到C3层。这个层级结构再
卷积神经网络（CNN）的计算量和参数怎么准确估计？
叶庭云 成为自己的光
09-30 2248
卷积神经网络（CNN）的计算量和参数怎么准确估计？
基于CNN的深度估计，沈春华老师
lianbus的专栏
01-06 2445
 Estimating Depth from Monocular Images as Classification Using Deep Fully Convolutional Residual Networks https://arxiv.org/abs/1605.02305
一文搞懂 FFN / RNN / CNN 的参数量计算公式 ！！
不要给自己设限，尝试更多可能（思所向 皆可往）
04-11 3802
为什么我们需要了解计算深度学习模型中的参数数量？模型参数越多，通常需要的计算资源（如处理器时间和内存）也越多，了解参数数量有助于估计训练和推理过程中的资源需求。容量越大的模型可以捕获更复杂的模式，但也容易过拟合，即在训练数据上表现良好但在未见过的数据上表现差，因此，了解参数数量有助于在模型复杂性和泛化能力之间取得平衡。对于有限的硬件资源，如移动设备和嵌入式系统，了解参数数量有助于设计合适的模型结构。了解模型的参数数量有助于调优超参数，比如学习率和正则化项。1、前置条件。
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...
双目深度算法——双目深度算法总结
weixin_44580210的博客
07-17 6745
之前在工作上有接触过一些双目深度算法，但是当时限于精力有限没有对这类算法进行一个总结，于是今年年初给自己列了个计划要将整理下这方面的工作，于是从《ASurveyonDeepLearningTechniquesforStereo-basedDepthEstimation》这篇Survey开始，将一些比较有代表性的文章都读了下，对这个方向有了个大概的了解，下面是我的一些总结，如果有什么不对的，还请读者指正。...
精选资源
基于循环神经网络CNN+长短期记忆网络的锂离子电池SOC估计方法
07-05
传统的SOC估计方法主要基于电路模型或机理模型，但这些方法往往依赖于复杂的参数校准，且对于非线性行为的适应性较差。相比之下，深度学习提供了更灵活、更强大的非线性建模能力。 描述中提到使用Python进行实现，...
用于船舶互联网的基于 CNN 的信道估计
08-30
本文提出了一种新颖的正交频分复用 （OFDM） 自动编码器，具有基于卷积神经网络 （CNN） 的信道估计功能，适用于复杂和快速变化环境下的海上通信。我们证明，所提出的 OFDM 自动编码器系统可以推广到在各种信道环境...
基于深度学习的驾驶员头部姿态参数估计.pdf
08-19
基于深度学习的驾驶员头部姿态参数估计 本文介绍了一种基于深度学习的驾驶员头部姿态参数估计方法，该方法可以实时检测驾驶员的头部姿态参数，以满足驾驶动作评估系统的实时性要求。该方法首先使用级联卷积神经网络...
精选资源
多头注意力+自适应带宽核密度估计+ 区间预测 - CNN-BiGRU-MATT-ABKDE的多头注意力机制自适应带宽核密度估计
04-19
### 多头注意力+自适应带宽核密度估计+ 区间预测 - CNN-BiGRU-MATT-ABKDE的多头注意力机制自适应带宽核密度估计 #### 核心知识点概述 本篇文章主要介绍了如何在Matlab环境下实现一种结合了卷积神经网络...
【深度学习-CNN】CNN中的参数与计算量
dzkd1768的博客
05-26 3万+
一个卷积神经网络的基本构成一般有卷积层（convolutional layer）、池化层（pooling layer）、全连接层（fully connection layer）。本文以caffe中的LeNet-5为例，分析卷积层和全连接层的参数数量和计算量情况。 卷积层的基本原理就是图像的二维卷积，即将一个二维卷积模板先翻转（旋转180°），再以步长stride进行滑动，滑动一次则进行一次模板内
卷积神经网络CNN与深度学习常用框架的介绍与使用
weixin_30878361的博客
04-18 560
一、神经网络为什么比传统的分类器好 1.传统的分类器有LR（逻辑斯特回归） 或者 linear SVM ，多用来做线性分割，假如所有的样本可以看做一个个点，如下图，有蓝色的点和绿色的点，传统的分类器就是要找到一条直线把这两类样本点分开。 对于非线性可分的样本，可以加一些kernel核函数或者特征的映射使其成为一个曲线或者一个曲面将样本分开。但为什么效果不好，主要原因是你很难保证...
神经网络运算量&参数量估计——FLOPS和FLOPs辨析
小小顺利的博客
02-29 5144
一、概念明晰 首先要明确“运算量”和“参数量”两个概念： 参数量：这个比较好理解，例如卷积层中的卷积核c_i*k*k*n_o，其参数量就是相乘的结果。而且，无论输入图像的尺寸怎么变（YOLO实现中的multi scale训练策略），只要模型结构确定，参数量就固定。还需要注意，参数都是FP32（4字节）存放，所以模型大小是参数量*4。 运算量：使用FLOPs衡量，代表浮点运算次数，这个可以衡...
CNN参数个数和连接个数计算详解
yanzi6969的专栏
09-18 1万+
转自：http://www.cnblogs.com/ooon/p/5415888.html         之前所讲的图像处理都是小 patchs ，比如28*28或者36*36之类，考虑如下情形，对于一副1000*1000的图像，即106，当隐层也有106节点时，那么W(1)的数量将达到1012级别，为了减少参数规模，加快训练速度，CNN应运而生。CNN就像辟邪剑谱一样，正常人练得很
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模型计算量估计
William的博客
12-30 1664
在我们训练的深度学习模型在资源受限的嵌入式设备上落地时，精度不是我们唯一的考量因素，我们还需要考虑 安装包的大小，如果你的模型文件打包进app一起让客户下载安装，那么动辄数百MB的模型会伤害用户的积极性； 模型速度，或者说计算量的大小。现在手机设备上的图片和视频的分辨率越来越大，数据量越来越多；对于视频或者游戏，FPS也越来越高，这都要求我们的模型在计算时，速度越快越好，计算量越小越好； ...
人群密度估计之MCNN
年轻即出发，
04-01 3万+
该方法源自论文，Single-Image CrowdCounting via Multi-Column Convolutional Neural Network，是上海科技大学张营营的作品。论文在各个数据集上都取得了state-of-the-art的效果。 网络结构如下图所示，使用的是全卷积的网络，并且进行了融合。   使用融合可以获得比单一网络更好的性能，同时由于网络结构比较宽，作者借...
信号处理参数估计
最新发布
07-26
在信号处理领域，参数估计是识别信号特征的关键技术之一。其核心目标是从观测信号中提取诸如频率、幅度、相位、到达角（DOA）等参数[^1]。以下是一些常用的参数估计方法及其相关算法。 ### 1. 最大似然估计 (Maximum Likelihood Estimation, MLE) 最大似然估计是一种统计方法，通过最大化似然函数来估计信号参数。它适用于已知信号模型的情况下，能够提供一致且高效的估计结果。例如，在正弦信号频率估计中，MLE通过搜索频谱峰值来确定信号频率[^1]。 ### 2. 最小二乘估计 (Least Squares Estimation, LSE) 最小二乘估计通过最小化观测值与模型预测值之间的平方误差来估计参数。该方法在处理线性模型时尤为有效，例如在估计信号幅度和相位时[^1]。 ### 3. 子空间方法 (Subspace Methods) 子空间方法利用信号和噪声子空间的正交性来估计参数，常用于多信号场景下的参数估计。两种典型的方法是： - **MUSIC（Multiple Signal Classification）**：用于估计信号到达角（DOA），通过噪声子空间构造空间谱并搜索峰值。 - **ESPRIT（Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques）**：利用信号子空间的旋转不变性特性，无需谱峰搜索，计算效率较高。 ### 4. 高阶谱估计 (Higher-Order Spectral Estimation) 高阶谱分析方法利用信号的高阶统计量（如三阶、四阶累积量）进行参数估计，适用于非高斯噪声环境。例如，**Bispectrum**（双谱）分析用于检测信号的非线性特性。 ### 5. 卡尔曼滤波 (Kalman Filtering) 卡尔曼滤波是一种递推最优估计方法，适用于动态系统的状态估计。在信号处理中，它可用于跟踪时变信号的参数（如频率或相位变化）[^1]。 ### 6. 压缩感知 (Compressive Sensing, CS) 压缩感知利用信号的稀疏性，在远低于奈奎斯特采样率的情况下实现信号重构和参数估计。该方法在雷达、通信等领域有广泛应用。 ### 7. 基于深度学习的参数估计 近年来，深度学习技术被广泛应用于信号参数估计。例如，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）可以用于频率估计、调制识别等任务，具有良好的非线性建模能力。 ### 示例代码：使用FFT进行频率估计 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成一个示例信号 fs = 1000 # 采样率 T = 1/fs # 采样周期 L = 1000 # 信号长度 t = np.arange(0, L) * T f0 = 50 # 信号频率 signal = 0.7 * np.sin(2 * np.pi * f0 * t) # 进行快速傅里叶变换 Y = np.fft.fft(signal) P2 = np.abs(Y / L) P1 = P2[:L//2+1] P1[1:-1] = 2*P1[1:-1] f = fs * np.arange(0, L//2+1) / L # 找到最大值对应的频率 estimated_freq = f[np.argmax(P1)] print(f"估计频率: {estimated_freq} Hz") # 绘制单边幅度谱 plt.plot(f, P1) plt.title('单边幅度谱') plt.xlabel('频率 (Hz)') plt.ylabel('|P1(f)|') plt.grid() plt.show() ```
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