参考连接 : https://blog.csdn.net/accumulate_zhang/article/details/77816566

1000*1000 的图像, 1000000个隐层神经元,参数个数: 10^12 --> 10^8 --> 100(单一卷积核),或者10000(100个卷积核)

CNN卷积减少参数个数的理解(分为全连接到CNN三个层级)的更多相关文章

  1. ResNeXt——与 ResNet 相比,相同的参数个数,结果更好:一个 101 层的 ResNeXt 网络,和 200 层的 ResNet 准确度差不多,但是计算量只有后者的一半

    from:https://blog.csdn.net/xuanwu_yan/article/details/53455260 背景 论文地址:Aggregated Residual Transform ...

  2. CNN中减少网络的参数的三个思想

    CNN中减少网络的参数的三个思想: 1) 局部连接(Local Connectivity) 2) 权值共享(Shared Weights) 3) 池化(Pooling) 局部连接 局部连接是相对于全连 ...

  3. python 减少可调用对象的参数个数

    有一个被其他python 代码使用的callable 对象,可能是一个回调函数或者是一个处理器,但是它的参数太多了,导致调用时出错 如果需要减少某个函数的参数个数, 你可以使用functools.pa ...

  4. Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN

    http://m.blog.csdn.net/blog/wu010555688/24487301 本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep le ...

  5. cnn(卷积神经网络)比较系统的讲解

    本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之 ...

  6. CNN卷积神经网络在自然语言处理的应用

    摘要:CNN作为当今绝大多数计算机视觉系统的核心技术,在图像分类领域做出了巨大贡献.本文从计算机视觉的用例开始,介绍CNN及其在自然语言处理中的优势和发挥的作用. 当我们听到卷积神经网络(Convol ...

  7. 李宏毅机器学习笔记5:CNN卷积神经网络

    李宏毅老师的机器学习课程和吴恩达老师的机器学习课程都是都是ML和DL非常好的入门资料,在YouTube.网易云课堂.B站都能观看到相应的课程视频,接下来这一系列的博客我都将记录老师上课的笔记以及自己对 ...

  8. CNN卷积神经网络入门整合(科普向)

    这是一篇关于CNN入门知识的博客,基本手法是抄.删.改.查,就算是自己的一个笔记吧,以后忘了多看看.   1.边界检测示例假如你有一张如下的图像,你想让计算机搞清楚图像上有什么物体,你可以做的事情是检 ...

  9. Deeplearning 两层cnn卷积网络详解

    https://blog.csdn.net/u013203733/article/details/79074452 转载地址: https://www.cnblogs.com/sunshineatno ...

随机推荐

  1. c# 项目文件,C#viual studio使用方法

    一.项目文件 1)Properties节点下主要存放的是当前程序集相关的信息,如版本号.标题等.双击”Properties“,打开如下项目属性窗口,可以设置项目相关的一些参数. 2)引用 节点主要列出 ...

  2. Python巨蟒全栈开发目录

    巨蟒python全栈开发-第一阶段 基础数据类型&基础 1.什么是计算机&&python的简介(待补充) 2.while循环&&格式化输出&&运 ...

  3. 购物车 cookie session

    0-服务器识别用户的目的:服务器存有不同用户的信息,而对这些信息,服务器自身.网站开发管理者.网站访问者会对其读写: 1-暂且存入服务器数据库,购物车分为2种表:购物车入车表和购物车下单表: 2-单个 ...

  4. python基础-第十一篇-11.2DOM为文档操作

    文档对象模型(DOM)是一种用于HTML和XML文档的编程接口 节点类型 12种节点类型都有NodeType属性来表明节点类型 节点关系 <div id="t"> &l ...

  5. Azkaban简介及使用

    一.Azkaban概述 Azkaban是一个分布式工作流管理器,在LinkedIn上实现,以解决Hadoop作业依赖性问题. 我们有需要按顺序运行的工作,从ETL工作到数据分析产品. 特点: 1)给用 ...

  6. Spark官方3 ---------Spark Streaming编程指南(1.5.0)

    Design Patterns for using foreachRDD dstream.foreachRDD是一个强大的原语,允许将数据发送到外部系统.然而,了解如何正确有效地使用该原语很重要.避免 ...

  7. 如何查看windows某个目录下所有文件/文件夹的大小?

    如何查看windows某个目录下所有文件/文件夹的大小? TreeSize Free绿色汉化版是一款硬盘空间管理工具,用树形描述出来,能够显示文件大小和实际占用空间数及浪费的空间等信息,让你做出相应的 ...

  8. pytorch中的cat、stack、tranpose、permute、unsqeeze

    Cat 对数据沿着某一维度进行拼接.cat后数据的总维数不变. 比如下面代码对两个2维tensor(分别为2*3,1*3)进行拼接,拼接完后变为3*3还是2维的tensor. import torch ...

  9. 多个JS文件性能优化

    页面中引入的JS文件是阻塞式加载的,这样会影响页面性能.以下是JS文件性能优化方法: 一:将所有的<script>标签放到页面底部,也就是</body>闭合标签之前,这能确保在 ...

  10. 20165324 《Java程序设计》第3周学习总结

    20165324 <Java程序设计>第3周学习总结 教材学习内容总结 本周学习内容如下: 编程语言思想 面向过程语言的核心是编写解决某个问题的代码块:在面向对象语言中,最核心的内容是对象 ...