CNN网络结点计算总结(1998)
图
来源:Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition
参阅CSDN:https://blog.csdn.net/dcxhun3/article/details/46878999

c1

156=(5*5+1)*6
122304=(5*5+1)*6*28*28
s2

12=6*(1+1)(1+1为可训练参数加偏移)
5880=(2*2+1)*14*14*6
c3



1516=6*(3*5*5+1)+9*(4*5*5+1)+6*5*5+1
151600=10*10*6*(3*5*5+1)+10*10*9*(4*5*5+1)+10*10*(6*5*5+1)
s4

32=16*(1+1)
2000=(2*2+1)*16*5*5
c5

48120=(5*5*16+1)*120
F6

10164=120*84+84
CNN网络结点计算总结(1998)的更多相关文章
- CNN 参数计算
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, ...
- 经典CNN模型计算量与内存需求分析
表1 CNN经典模型的内存,计算量和参数数量对比 AlexNet VGG16 Inception-v3 模型内存(MB) >200 >500 90-100 参数(百万) 60 138 23 ...
- CNN感受野计算
无痛理解CNN中的感受野receptive field CNN中感受野的计算 从直观上讲,感受野就是视觉感受区域的大小.在卷积神经网络中,感受野的定义是决定某一层输出结果中一个元素所对应的输入层的区域 ...
- CNN中计算量FLOPs的计算
1.FLOPs的概念:全称是floating point operations per second,意指每秒浮点运算次数,即用来衡量硬件的计算性能:在CNN中用来指浮点运算次数: 2.计算过程: 如 ...
- CNN卷积核计算
作者:十岁的小男孩 目录 单层卷积核计算 三维卷积核计算 Padding=Valid&&Same 总结
- 卷积神经网络(CNN)在句子建模上的应用
之前的博文已经介绍了CNN的基本原理,本文将大概总结一下最近CNN在NLP中的句子建模(或者句子表示)方面的应用情况,主要阅读了以下的文献: Kim Y. Convolutional neural n ...
- 第十三章——卷积神经网络(CNN)
卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNNs)来源于对大脑视觉皮层的研究,并于1980s开始应用于图像识别.现如今CNN已经在复杂的视觉任务中取得了巨大成功,比如 ...
- 转载 - CNN感受野(receptive-fields)RF
本文翻译自A guide to receptive field arithmetic for Convolutional Neural Networks(可能需要FQ才能访问),方便自己学习和参考.若 ...
- CNN网络参数
卷积神经网络 LeNet-5各层参数详解 LeNet论文阅读:LeNet结构以及参数个数计算 LeNet-5共有7层,不包含输入,每层都包含可训练参数:每个层有多个Feature Map,每个 ...
随机推荐
- bypass disable_function总结学习
通常bypass的思路如下 1. 攻击后端组件,寻找存在命令注入的.web 应用常用的后端组件,如,ImageMagick 的魔图漏洞.bash 的破壳漏洞 2. 寻找未禁用的漏网函数,常见的执行命令 ...
- 九款Web服务器性能压力测试工具
一.http_load 程序非常小,解压后也不到100Khttp_load以并行复用的方式运行,用以测试web服务器的吞吐量与负载.但是它不同于大多数压力测试工具,它可以以一个单一的进程运行,一般不会 ...
- qt 元对象系统
元对象系统 Qt中的元对象系统是用来处理对象间通讯的信号/槽机制.运行时的类型信息和 动态属性系统. 它基于下列三类: QObject类: 类声明中的私有段中的Q_OBJECT宏: 元对象编译器(mo ...
- Flutter移动电商实战 --(8)dio基础_伪造请求头获取数据
在很多时候,后端为了安全都会有一些请求头的限制,只有请求头对了,才能正确返回数据.这虽然限制了一些人恶意请求数据,但是对于我们聪明的程序员来说,就是形同虚设.这篇文章就以极客时间 为例,讲一下通过伪造 ...
- 升级到Android Studio3.x遇到的问题及解决方案
升级到Android Studio3.x遇到的问题及解决方案 转 https://www.2cto.com/kf/201711/695736.html 升级到Android Studio3.0遇到的问 ...
- Java中AWT、Swing与SWT三大GUI技术的原理与效率差异
Java中AWT.Swing与SWT三大GUI技术的原理与效率差异 转 https://blog.csdn.net/weixin_37703598/article/details/81843810 ...
- Google Protocol Buffer 用法 C#
在网上查了一下,虽然有很多文章介绍Protocol Buffer,但是实际使用起来,还是会遇到很多问题,所以我想应该有一个指南一样的东西,让新手很快就能使用它. Protocol Buffer简写为P ...
- JAVA反射机制,总结下
1.总体概述 Java反射机制指的是在Java程序运行状态中,对于任何一个类,都可以获得这个类的所有属性和方法:对于给定的一个对象,都能够调用它的任意一个属性和方法.这种动态获取类的内容以及动态调用对 ...
- 在Android初次的前期学习中的二个小例子(2)
Hello13:SQLite数据库 一.简述SQLite的概念和主要特性 SQLite是一个轻量级的关系型数据库,运算速度快,占用资源少,使用非常方便,支持SQL语法标准和数据库事务原则. 相对于Sh ...
- 包含min函数的栈、队列
题目:定义栈的数据结构,请在该类型中实现一个能够得到栈/队列的最小元素的min函数.在该栈/队列中,调用min.入栈(入队列)及出栈(出队列)函数的时间复杂度都是O(1). 1. 包含min函数的栈 ...