CNN中参数计算

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 参数
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xavier_muse/article/details/88747512
博客介绍了CNN参数量的计算公式，即参数量=kernel_size* kernel_size* 输入通道数* kernel_numbers +bias，且bias = kernel_numbers，并举例说明。还提到卷积核数值会初始化，其值为权重值，CNN训练目标是确定卷积核元素取值，训练中卷积核数值会变化。

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参数量=kernel_size* kernel_size* 输入通道数* kernel_numbers +bias
bias = kernel_numbers
如：输入 10* 10* 3 卷积核5* 5* 10，参数量=5 * 5* 3* 10+10=760

卷积核中的数字怎么来的：
开始的卷积核中的数值会进行一个初始化，但是里面的数值其实就是权重值，所以CNN的训练目标其实就是卷积核中每个元素的取值的最终确定。卷积核里的数字会随着训练迭代变化，卷积核矩阵其实就是权重矩阵的一个“子权重矩阵”。

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...
卷积神经网络参数量计算
最新发布
Humbunklung的专栏
06-10 1384
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 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...
CNN中参数计算公式
梧桐林木
07-31 1684
参数数量计算就是 kernel_size*kernel_size*kernel_numbers*input_channels
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...
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。
CNN中计算问题
dl_007的博客
11-02 1675
卷积： 输入3通道，2个卷积核： 对于每个卷积核，先在输入3个通道分别作卷积，再将3个通道结果加起来得到卷积输出。所以对于某个卷积层，无论输入图像有多少个通道，输出图像通道数总是等于卷积核数量！ 对多通道图像做1x1卷积，其实就是将输入图像于每个通道乘以卷积系数后加在一起，即相当于把原图像中本来各个独立的通道“联通”在了一起。 1.卷积&池化后feature map大小 输入尺...
CNN并行计算代码（python版本）.zip
01-09
通过研究“CNN-parallel-master”项目，你可以了解到如何在Python环境中利用上述技术进行CNN模型的并行计算。具体实现可能涉及编写数据预处理、模型构建、训练循环、并行策略配置等多个步骤，代码中会包含对各种库的...
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
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参数计算
小白水手的博客
07-27 811
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 1524
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图像的尺寸和参数计算（深度学习）
左手coding，右手cooking
05-06 5636
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...
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