理解CNN参数的个数

最新推荐文章于 2023-10-31 08:47:30 发布
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注：CNN参数个数 = 卷积核尺寸×卷积核深度 × 卷积核组数 = 卷积核尺寸 × 输入特征矩阵深度 × 输出特征矩阵深度
注意：搭建深层次网络时，采用三层的残差结构。

机器学习笔记 - 理解和计算卷积神经网络 (CNN) 中的参数数量
学以致用 知行合一
11-14 3494
让我们首先看看如何为您拥有的每种类型的层计算可学习参数的数量，然后计算示例中的参数数量。 Input layer：输入层所做的只是读取输入图像，因此这里没有您可以学习的参数。 Convolutional layers：一个卷积层，其输入为 l 个特征图，输出为 k 个特征图。 过滤器尺寸为 n x m。 例如，这将如下所示： 这里，输入有 l=32 个特征图作为输入，k=64 个特征图作为输出，滤波器大小为 n=3 x m=3。重要...
理解并掌握 卷积神经网络 CNN 的工作机制及其各项参数
AI天才研究院
08-05 847
1976年，莱昂哈德·亨特发明了卷积神经网络(Convolutional Neural Network)，一举夺得计算机视觉领域的胜利。CNN 提供了一种高效且准确地解决图像识别、视频分析等复杂任务的方法。近年来，随着计算机视觉领域的飞速发展和深度学习技术的广泛应用，CNN 在多个行业如图像分类、目标检测、图像分割、文字识别等领域都取得了显著的成果。然而，如何理解并掌握 CNN 的工作机制及其各项参数仍是十分重要的，需要进一步的研究和教育。
CNN网络各层边长、参数个数、链接数的计算
gzldecsdn的博客
03-30 2820
以经典的LeNet-5例子来逐层分析各层的参数及连接个数：C1卷积层：有6个feature map，每个feature map中的每个神经元（每个点）与一个5*5的卷积核相连接；该卷积核大小为5*5，padding为0，stride为1；1、特征图的大小：feature_map = (input_size + padding*2 - 卷积核的边长 + 步长stride) / 步长         ...
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
卷积神经网络（CNN）参数个数（tensorflow框架）
weixin_44925794的博客
05-25 2070
from keras import layers from keras import models model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) mo
卷积神经网络CNN中参数的总数目计算
Qi__Xi的博客
10-27 3740
由三个卷积层组成的CNN：kernel=3 × 3，stride=2，padding=SAME。 最低层输出10个特征映射（feature map），中间层20个特征映射，最高层30个特征映射。输入是200 × 300的RGB图片。那么CNN中参数的总数目是多少？
CNN可学习参数个数的计算
benbencan的专栏
08-28 308
https://www.jianshu.com/p/aa856451f916
【机器学习】——续上：卷积神经网络（CNN）与参数训练
weixin_51658186的博客
06-22 5052
此总结内容包括上次的神经网络与深度学习博客！深度学习是自动学习分类所需的低层次或高层次特征算法，例如机器视觉，深度学习算法从原始图像去学习得到它的低层次表达（例如边缘），之后在低层次表达的基础上，通过线性或非线性的组合在建立高层次的表达。深度学习能更好地表示数据特征。由于模型层次、参数很多，因此模型有能力处理大规模数据，对于图像、语音这种特征不明显的问题，能通过大规模数据训练取得很好效果。此外，深度学习框架将特征提取和分类整合在一个框架。
CNN学习笔记之LeNet-5模型各层参数理解
Fireman1994的博客
11-28 4018
LeNet-5 模型是Yann LeCun 教授于1998年在论文《Gradient-based learning applied to document recognition》中提出的，它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络。在 MNIST 数据集上，LeNet-5 模型可以达到大约99.2%的正确率。LeNet-5 模型共有7层，如下图所示： 第1层  卷积
卷积操作的过程、参数说明、用CNN实现分类任务的代码
qq_42013445的博客
12-14 681
卷积操作的过程、参数说明、用CNN实现分类任务的代码
CNN参数个数
iooiboy的博客
04-11 115
CNN参数
cnn的特点和参数计算
qq_27009517的博客
05-08 2848
文章目录1.层级结构1.1.数据输入层/ Input layer1.2.卷积计算层/ CONV layer1.3.激励层 (ReLU)1.3.1.sigmoid1.3.2. ReLU1.3.3. Leaky ReLU1.4.池化层 / Pooling layer1.5.全连接层 / FC layer2.典型的CNN3.fine-tuning4.CNN的常用框架5.CNN训练注意事项5.1.Mi...
CNN需要训练的参数个数（Param #）计算
时间最不自私，给每个人都是二十四小时；时间也是偏私的，给任何人都不是二十四小时；
02-21 2367
设计好CNN模型后，常见的模型摘要如下图所示，大家有没有想过，里面的参数个数（Param #）是如何计算出来的呢？
CNN卷积中多通道卷积的参数问题
热门推荐
dulingtingzi的博客
04-04 3万+
卷积过程对 一个通道的图像进行卷积， 比如10个卷积核，得到10个feature map， 那么输入图像为RGB三个通道呢，输出就为 30个feature map 吗， 答案肯定不是的，输出的个数依然是 卷积核的个数，仍然是10个featuremap， 每一层输出feature map 个数 就是该层卷积核的个数。 下面是具体的细节： 一个卷积核得到的特征提取是不充分的，我们可以添...
卷积神经网络CNN与LeNet5详解(可训练参数量、计算量、连接数的计算+项目实战)
雷恩Layne
07-28 1万+
文章目录神经网络CNN卷积神经网络CNN的由来局部感受野共享权重池化CNN的结构光栅化LeNet5详解LeNet5-C1层LeNet5-S2层LeNet5-C3层LeNet5-S4层LeNet5-C5层LeNet5-F6层LeNet5-OUTPUT层计算公式LeNet5实战定义网络模型初始化模型参数训练测试准确率预测结果 神经网络 神经网络可以看成一个端到端的黑盒，中间是隐藏层(可以很深)，两边是输入与输出层，完整的神经网络学习过程如下： 定义网络结构（指定输入层、隐藏层、输出层的大小） 初始化模型参数
机器学习笔记 - 2、CNN中的参数计算
学以致用 知行合一
01-15 2143
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。
CNN卷积参数量计算
benben044的专栏
12-06 1461
参考：轻量级网络-Mobilenet系列(v1,v2,v3) - 知乎盘点下每种类型的层计算可学习参数的数量Input layer：输入层所做的只是读取输入图像，因此这里没有可以学习的参数。Convolutional layers：一个卷积层，其输入为l个特征图，输出为k个特征图，过滤器尺寸为n*m。如下举例：输入有l=32个特征图作为输入，k=64个特征图作为输出，滤波器大小为n=3，m=3，它是一个3*3*32的过滤器，因为我们的输入有32个维度。我们学习64个不同的3*3*32过滤器。
CNN卷积神经网络模型的参数量、计算量计算方法（经验版）
最新发布
IT菜鸟
10-31 1568
CNN卷积神经网络模型的参数量、计算量计算方法（经验版）
（4）一文懂“CNN模型” 参数量与计算量
良师，益友
08-12 4963
计算量主要体现了芯片的运算能力即算力，参数量取决于显存大小。计算量主要在于卷积，参数量主要在于全连接层。
深入理解卷积神经网络：PyTorch可视化解析
本文对卷积神经网络（CNN）的工作原理进行了详细的解释，并使用 PyTorch 框架对 CNN 进行了可视化理解。文章首先介绍了 CNN 在图像识别领域中的应用，然后对 CNN 的结构和工作原理进行了详细的解释。最后，文章使用 ...
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