文章目录深度学习参数Params、FLOPs与MCA计算公式1. 深度学习参数（Params）1.1 全连接层1.2 卷积层2. 浮点运算次数（FLOPs）2.1 全连接层2.2 卷积层3. 矩阵乘法加法（MCA）3.1 全连接层3.2 卷积层4. 总结 深度学习参数Params、FLOPs与MCA计算公式本教程将详细介绍深度学习中的参数（Params）、浮点运算次数（FLOPs，即Floati
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2024-04-27 13:58:51
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神经网络前后传输 CNN中卷积、池化的前向与反向传播：CNN卷积神经网络和反向传播（公式标出）CNN卷积（总结）CNN的反向传播CNN中感受野的计算感受野（receptive field）是怎样一个东西呢，从CNN可视化的角度来讲，就是输出featuremap某个节点的响应对应的输入图像的区域就是感受野。比如我们第一层是一个33的卷积核，那么我们经过这个卷积核得到的featuremap中的每个节点
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2024-07-23 20:53:08
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tflearn学习笔记常见函数解释tflearn.fully_connectedflatten使传入的张量变平 池化层/降采样层：Pooling Layer 标准化层（Normalization Layer）： Batch Normalization解决了反向传播过程中的梯度问题（梯度消失和爆炸） LRN（Local Response Normalization）(计算某个位置) 全连接
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2024-07-30 13:36:49
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理解为什么要将全连接层转化为卷积层1.全连接层可以视作一种特殊的卷积考虑下面两种情况：特征图和全连接层相连，AlexNet经过五次池化后得到7*7*512的特征图，下一层全连接连向4096个神经元，这个过程可以看做有4096个7*7*512的卷积核和7*7*512的特征图进行卷积操作，最终得到1*1*4096的特征图，等价与全连接得到4096个神经元。全连接层和全连接层相连，AlexNet的再下一
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2024-08-28 20:10:37
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目录说明全连接层FC，全连接NN卷积Convolutional模型占用显存的计算 为了更好的说明问题，\另一个文中进行说明，本文内容都是一些概念/理论的东西，都是抄的。说明kernel == filterfeature map ×ｎ == outputDepth == channel符号参数说明Wi / Hi / CiWidth / Height / Depth of inp
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2024-03-26 15:29:23
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搭建的是如下图所示的二层神经网络。输入层的神经元个数由图片的维度决定，教程中使用的是32x32x3的彩色图片，然后灰度化，得到32x32的灰度图，故输入层神经元个数是1024个，隐藏层神经元个数可以自己指定，教程中指定为128个，由于是数字识别任务，故有10个数字，故输出层神经元个数为10。为了考虑内存的限制，本教程分批量训练图片，每次100张，故每一次训练，输入层矩阵为100x1024，经过第一
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2024-06-16 17:47:48
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今天来仔细讲一下卷基层和全连接层训练参数个数如何确定的问题。我们以Mnist为例，首先贴出网络配置文件：
1. name: "LeNet"
2. layer {
3. "mnist"
4. "Data"
5. "data"
6. "label"
7. data_param {
8. "examples/mnist/mnist-train-leveldb"
9.
### 某些类别中数据量达到一定程度时如何提升数据指标
# 在项目初期，数据量在几千到几万之间时（不同模型之间数据量不同），
# 使用fasttext模型会有较好的效果；但随着有些模型的数据样本量增长较快，
# 当数据量达到百万级别时，fasttext模型的效果开始出现下降趋势，
# 通过我们的实验，原因可能由于fasttext本身的模型过于简单，
# 无法对我们当前的数据有较好的拟合和泛化能力，
全连接层PyTorch中的全连接层（Fully Connected Layer）也被称为线性层（Linear Layer），是神经网络中最常用的一种层。全连接层将输入数据的每个元素与该层中的每个神经元相连接，输出结果是输入数据与该层的权重矩阵相乘，并加上该层的偏置向量。假设我们有一个输入向量x，它的维度是n，全连接层有m个神经元，那么全连接层的输出可以表示为：y = Wx + b其中W是一个m×n
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2024-03-20 10:39:42
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关于激活函数： Relu优点： Relu函数速度块：无需计算sigmoid中的指数倒数，relu函数就是max(0, x),计算代价小减轻梯度消失：在神经网络反向传播时，sigmoid函数求梯度之后会逐渐变小，而Relu函数的梯度是一，会减小梯度消失。稀疏性：可以看到，Relu在输入小于零时，输出也为零，这意味着函数不激活，从而更加稀疏。 全连接层（Fully conected conection
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2024-05-09 08:07:58
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全连接层1、定义 由于每个输出节点与全部的输入节点相连接，这种网络层称为全连接层(Fully-connected Layer)，或者稠密连接层(Dense Layer)，W 矩阵叫做全连接层的权值矩阵，?向量叫做全连接层的偏置 2、实现张量方式实现 在 TensorFlow 中，要实现全连接层，只需要定义好权值张量 W 和偏置张量 b，并利用TensorFlow 提供的批量矩阵相乘函数 tf.ma
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2024-04-19 13:58:17
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刘二大人 PyTorch深度学习实践 笔记 P10 卷积神经网络（基础篇）1、基本概念2、卷积I 卷积运算过程II paddingIII stride=2 步长为2，有效降低图像的W HIV 下采样 max pooling layer 最大池化层，没有w，2 * 2的max pooling，默认stride=2V 运算迁移到GPU3、一个简单的卷积神经网络示例：利用卷积神经网络来处理Minist
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2024-04-07 20:57:03
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1.池化层的作用 除了卷积层，卷积网络也经常使用池化层，来缩减模型大小，提高计算速度；同时提高所提取特征的鲁棒性。 2.池化层的超级参数（Haperparameters） 池化层的超级参数包
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2024-04-09 13:30:10
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梯度消失与爆炸的由来一般来说全连接网络的结构示意图如上：我们先来看w2的梯度： 可以看到，梯度的值严重依赖于中间层的输出值。因此，我们必须控制这种输出的范围。 才能够让我们各个层的标准差处于正常范围。Xavier 初始化方差一致性：保持数据尺度维持在恰当的范围，通常方差为1.激活函数：饱和函数，如Sigmoid,Tanh同时考虑了前向传播和反向传播的数据尺度问题。最后我们得到权值的方差应该为：其中
卷积和全连接层的模型参数计算详解，以VGG16为例神经网络参数计算基础（卷积、全连接层）卷积核参数量计算单个卷积核大小卷积层卷积核大小的计算全连接层参数计算全连接层概念全连接层参数计算VGG16参数计算模型架构计算参数量第一部分卷积层其他卷积层参数量计算全连接层输入说明全连接层计算参数量其他部分参数量验证 神经网络参数计算基础（卷积、全连接层）卷积核参数量计算单个卷积核大小一个卷积核的大小是 k
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2024-03-18 09:59:37
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AlexNet的一些参数：卷积层：5层 全连接层：3层 深度：8层 参数个数：60M 神经元个数：650k 分类数目：1000类 由于当时的显卡容量问题，AlexNet 的60M个参数无法全部放在一张显卡上操作，所以采用了两张显卡分开操作的形式，其中在C3，R1，R2，R3层上出现交互，所谓的交互就是通道的合并，是一种串接操作。AlexNet的结构图：AlexNet 网络参数计算按照公式推算了一下
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2024-05-10 04:00:07
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文章目录前言参数量param和计算量FLOPs简介参数量计算量YOLOv5计算模型参数训练和验证输出模型参数不同的原因分析输出模型参数结果（以YOLOv5s-coco2017为例）参数不同的原因分析Reference 前言评价一个用深度学习框架搭建的神经网络模型，除了精确度（比如目标检测中常用的map）指标之外，模型复杂度也必须要考虑，通常用正向推理的计算量(FLOPs)和参数个数(Parame
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2024-05-15 06:21:44
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概念网络中的参数量（param）对应与空间Space概念，及空间复杂度。 浮点计算量(FLOPs)对应与时间Time概念，对应于时间复杂度。如何计算网络中的参数量(param)网络中的参数量(param)的计算需要分为：卷积层，池化层，全连接层卷积层需要关注的参数为：卷积核大小(kernel_size=k*k)输入通道大小(in_channel)输出通道大小(out_channel) 计算公式：
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2024-04-12 14:35:38
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1.全连接层：将feature maps平坦化，转化为一维，每一个数乘以各类别的权重（通过训练得到）得到结果是某个类别的概率卷积核可以是立体的，高维的怎么跟上面讲的不一样呢？上面不是平坦化成一维再乘以各自的权重吗？其实是一样的，只不过知乎上的将该过程变成了矩阵运算，不展开直接与权重矩阵卷积。比如知乎上讲的是将前面得到的特征如7*7*5与4096个7*7*5的神经元（同样大小同样深度的权重矩阵（神经
Tensorflow，cnn，dnn中的全连接层的理解上一篇我们讲了使用cnn实现cifar10图像分类，模型经过隐藏层中的卷积、归一化、激活、池化之后提取到主要的特征变量，就会到全连接层，那么全连接层是什么意思呢？通过自己的努力终于理解了全连接层的意思。1. 全连接层 以上图为例，我们仔细看上图全连接层的结构，全连接层中的每一层都是由许多神经元组成的。他是怎么把 3 * 3 * 5 的输出 转换
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2024-06-10 10:21:34
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