CNN中参数计算公式

最新推荐文章于 2025-06-10 21:41:54 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： cnn numbers
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参数数量计算就是 kernel_size*kernel_size*kernel_numbers*input_channels

机器学习笔记 - 2、CNN中的参数计算
学以致用 知行合一
01-15 2173
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。
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。
CNN 参数计算
weixin_33810006的博客
06-28 456
CNN 时间计算复杂度与空间复杂度 即，连续个数与参数个数， 每一个连接都意味着一个计算， 每一个参数都意味一个存储单元。 只计算主要部分。 CNN局部连接与权值共享 如图所示： 全连接：如左图所示，全连接情况下，输入图片为1000x1000像素的图片， 隐藏层为同样的1000x1000个神经元(即1M)；每个神经元都与所有的输入像素相连接，总计10^12权值(即，可训练参数)； 局部连接：如...
卷积神经网络参数量计算
最新发布
Humbunklung的专栏
06-10 1376
本文介绍了卷积神经网络（CNN）各类层的参数量计算方法，包括卷积层、全连接层、分组卷积、深度可分离卷积等，并分析了参数量在模型复杂度评估、硬件资源分配、模型优化和学术对比中的核心价值。通过具体公式和示例，帮助读者理解如何量化和优化神经网络的参数规模，以指导实际应用和研究。
CNN中参数计算
xavier_muse的博客
03-22 569
参数量=kernel_size* kernel_size* 输入通道数* 输出通道数（即卷积核的个数）+bias bias = 卷积核的个数 如：输入 10* 10* 3 卷积核5* 5* 10，参数量=5 * 5* 3* 10+10=760 ...
CNN参数计算
小白水手的博客
07-27 811
cnn常用参数记录
weixin_30262255的博客
03-08 459
1. epoch 在代码中经常见到n_epochs这个参数，该参数到底是什么意思呢？答案如下： 在一个epoch中，所有训练集数据使用一次 oneepoch= one forward pass and one backward pass ofallthe training examples 2. batch_size 一般情况下，一个训练集中会有大量的samples，为了提高训练...
CNN中卷积和池化计算公式
08-27 1万+
卷积计算公式 1、卷积层输入特征图(input feature map)的尺寸为：H(input)×W(input)×C(input) H(input)表示输入特征图的高 W(input)表示输入特征图的宽 C(input)表示输入特征图的通道数（如果是第一个卷积层则是输入图像的通道数，如果是中间的卷积层则是上一层的输出通道数 2、卷积层的参数有如下几个 输出通道数为K 正方形卷积核的边长为F ...
计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet
热门推荐
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-11 14万+
计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet，在计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已然成为推动众多任务发展的核心力量。从早期简单的图像识别，到如今复杂的目标检测、语义分割、图像生成等任务，CNN 都展现出了卓越的性能。CNN 的发展历程见证了一系列经典模型的诞生，其中 LeNet 作为开山之作，为 CNN 的发展奠定了基础，而 ResNet 则通过创新性的设计，突破了传统神经网络的限制，使得网络能够构建得更深、性能更优。
深度学习基础篇之卷积神经网络（CNN）
Fluentwater的博客
05-19 6103
当然我们也可以灵活搭配各种结构，如卷积层+卷积层、卷积层+卷积层+池化层，这些在构建模型时没有限制。在若干卷积层+池化层后面是全连接层（Fully Connected Layer，简称FC），全连接层实际上就是DNN的结构，输出层采用的是Softmax层做图像的分类。从CNN的结构可以看出，CNN相对于DNN，比较特殊的就是卷积层和池化层，只要把卷积层和池化层的原理搞清楚，那么搞清楚CNN就很容易了。在卷积层后面是池化层（Pooling Layer），这也是CNN特有的网络结构，池化层是没有激活函数的。
CNN参数的计算(转)
wxfu2010的博客
07-30 1893
1、基本计算原理 　　 　　动态过程： 　　滤波器（过滤器：filter）的权值是根据你要检测的特征来决定的，在深度学习中，也即是要经过训练得到。检测的特征不同，权值就不一样。 　　如上单层的图像一般表示的是灰白图，既是没有颜色的，有颜色的RGB图像，会包含三个相同大小的图层，这时对应的滤波器也要变成三层，滤波器的层数（通道数）必须时刻与图像层数保持一致。。。 　　 　　注意输出的是一个单层图 　　 　　因为当一个三通道的过滤器与图像进行卷积时，是直接对27个数去加权计算它们的和得到
rnn梯度计算过程
06-08
介绍RNN中参数梯度公式推导
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）
CNN的计算量和参数量
qq_32172681的博客
08-11 2317
1、计算量公式： C_in*C_out*K*K*H_out*W_out*batchsize。 计算量和图像输出大小有关，和图像输入大小无关，和通道数有关，和卷积核大小有关，和批大小有关。 2、参数量计算公式：C_in*C_out*K*K*batchsize 参数量和channel是有关的，和卷积核大小是有关的，也就是说，多层channel的卷积核是不共享权值的。无论图像大小是多少，每...
计算CNN卷积神经网络中各层的参数数量「附代码」
xfxuezhang.cn
12-23 2万+
每个对机器学习感兴趣的机器学习工程师/软件开发人员/学生都在卷积神经网络（也称为CNN）上工作。我们有一个一般理论，即如何训练网络对图像进行分类。但是，刚接触机器学习/神经网络的人们并不了解CNN如何精确地学习参数。 我们知道，在每个转换层中，网络都试图了解基本模式。例如：在第一层中，网络尝试学习图案和边缘。在第二层中，它尝试了解形状/颜色和其他内容。最后一层称为要素层/完全连接层尝试对图像...
CNN中模型的参数量与FLOPs计算
weixin_40280870的博客
01-13 1521
一个卷积神经网络的基本构成一般有卷积层、归一化层、激活层和线性层。这里我们就通过逐步计算这些层来计算一个CNN模型所需要的参数量和FLOPs吧. 另外，FLOPs的全程为floating point operations的缩写（小写s表复数），意指浮点运算数，理解为计算量。可以用来衡量算法/模型的复杂度。
CNN 模型计算力（flops）和参数（parameters）数量计算
qq_35608277的博客
11-30 428
对于一个卷积层，假设其大小为：h * w * c * n (其中c为：input channel, n为：output channel , h w为kernel的尺寸),输出的feature map尺寸为H * W； #paras = n * (h * w *c + 1) #FLOPs = H * W * n * (h * w * c +1) https://blog.youkuaiyun.com/xjcoolice/article/details/121197950 https://www.
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...
CNN卷积各层的参数和链接个数的计算
tiaxia1的博客
05-08 2563
  CNN卷积神经网络相比于神经网络而言，以其对图像处理的专业性和简便性而出名。相比于其他的神经网络，CNN网络的输入是图像的一小块。而不是整个图像的像素。卷积层每次获取图像的一小块，然后进行卷积。经过多次处理后，图像的初步特征就会被提取出来，然后通过池化层，进行采样降维。使得特征图（fetrue map）的维度降低。然后经过非线性化，（为什么要经过非线性化？因为没有激励函数的神经网络只能逼近线性...
cnn卷积层计算公式
03-28
### 卷积神经网络 (CNN) 中卷积层的计算公式 卷积层的核心操作是对输入数据应用一组可学习的滤波器（即卷积核）。假设输入是一个三维张量 \(X\)，其大小为 \((H_{in}, W_{in}, C_{in})\)，其中 \(H_{in}\) 和 \(W_{in}\) 是输入的高度和宽度，\(C_{in}\) 表示通道数。对于每一个输出通道 \(k\)，卷积运算可以表示如下： \[ Y(i, j, k) = b_k + \sum_{m=0}^{K_h-1} \sum_{n=0}^{K_w-1} \sum_{c=0}^{C_{in}-1} X(i+m, j+n, c) \cdot K(m, n, c, k) \] 这里， - \(Y(i,j,k)\) 表示第 \(i,j\) 位置处第 \(k\) 输出通道的结果[^1]； - \(b_k\) 是偏置项； - \(K(m,n,c,k)\) 是卷积核参数矩阵中的元素，对应于输入通道 \(c\) 的权重值； - \(K_h\) 和 \(K_w\) 分别代表卷积核的高度和宽度。 当考虑步幅 (\(S\)) 和填充 (\(P\)) 参数时，输出特征图的空间维度可以通过以下公式计算得出： 高度方向上的输出尺寸： \[ H_{out} = \left\lfloor \frac{H_{in} + 2P - K_h}{S} \right\rfloor + 1 \] 宽度方向上的输出尺寸： \[ W_{out} = \left\lfloor \frac{W_{in} + 2P - K_w}{S} \right\rfloor + 1 \] 这些公式描述了如何通过调整超参数来控制卷积层输出的形状[^2]。 ```python import numpy as np def convolve(input_data, kernel, bias, stride=(1, 1), padding='valid'): input_height, input_width, channels_in = input_data.shape kernel_height, kernel_width, _, filters_out = kernel.shape pad_top, pad_bottom, pad_left, pad_right = calculate_padding(padding, kernel_shape, stride) padded_input = np.pad( input_data, ((pad_top, pad_bottom), (pad_left, pad_right), (0, 0)), mode='constant', constant_values=0 ) output_height = int(((input_height + pad_top + pad_bottom - kernel_height) / stride[0]) + 1) output_width = int(((input_width + pad_left + pad_right - kernel_width) / stride[1]) + 1) result = np.zeros((output_height, output_width, filters_out)) for h in range(output_height): for w in range(output_width): for f in range(filters_out): vert_start = h * stride[0] vert_end = vert_start + kernel_height horiz_start = w * stride[1] horiz_end = horiz_start + kernel_width slice_matrix = padded_input[vert_start:vert_end, horiz_start:horiz_end, :] result[h, w, f] = np.sum(slice_matrix * kernel[:, :, :, f]) + bias[f] return result ``` 上述代码展示了实现二维卷积的一个简单例子，它基于前面提到的数学表达式构建而成[^3]。
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