我们以VGG-16为例，来探讨一下如何计算卷积层、全连接层的参数量、计算量。为了简单、直观地理解，以下讨论中我们都会忽略偏置项，实践中必须考虑偏置项。 【卷积层的参数量】什么是卷积层的参数？卷积层的基本原理就是图像的二维卷积，即将一个二维卷积模板先翻转（旋转180°），再以步长stride进行滑动，滑动一次则进行一次模板内的对应相乘求和作为卷积后的值。具体的细节请参考我之前的文章CNN
转载
2024-04-12 12:43:48
71阅读
一、2021-CNN1.CNN的设计原理Receptive Field + Parameter Sharing = CNNCNN的bias要大于FC,也就是说CNN的弹性要更小，但不代表不好，因为弹性大，容易overfitting CNN的设计基于三个观察第一个观察是我们不需要看整张图片,那对 Neuron 的故事版本,对於第一个故事而言就是,Neuron 只看图片的一小部分,对 Filter 的
转载
2024-04-08 22:25:21
74阅读
从参数数量视角理解深度学习神经网络算法 DNN, CNN, RNN, LSTM 以python为工具 文章目录1. 神经网络数据预处理1.1 常规预测情景1.2 文本预测场景2.全连接神经网络 DNN3.卷积神经网络CNN4.循环神经网络 RNN5.长短期记忆神经网络 LSTM ʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔ
转载
2024-08-08 12:10:58
61阅读
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接来说的。全连接示意图如下： 比如说，输入图像为1000*1000大小，即输入层有1000*1000=10^6维，若隐含层与输入层的数目一样，也有10^6个，则输入层到隐含层的全连接参数个数为10^6 *
转载
2024-07-01 20:22:09
27阅读
目录引言分析总结参考 引言 众所周知BN层在训练和测试时呈现出不同的计算法则，在训练时是对每个batch计算均值和方差，而在测试时则是用训练时batch的均值和方差对数据集整体进行无偏估计。因此我们在编程实现时需要根据所处阶段（训练或者推断）对BN层进行调整。分析 对于如何根据所处阶段对BN层计算方式做出调整，网络上已经有了很多的介绍，即设置model.eval()。但有细心的朋友可能会发现，B
转载
2024-07-06 05:25:37
17阅读
1. 前言 下载AR人脸数据库，用Caffe-face中的face_example中的模型去学习，用一体机CPU方式，感觉没多久就死机了似的。觉得前一段时间急于得到成效，中间看到的很多东西都没消化。现在重新梳理一下。 2. CNN网络的数学公式 本部分内容主要参考了CNN卷积层和池化层博文内容，先把公式记录在这，将来再补充对公式的理解。2.1 前向计算 卷积层：Xlj=f(∑i∈MjXl−1i∗
转载
2024-08-08 12:06:01
119阅读
文章目录：1 模型参数（parameters）的个数1.1 模型参数介绍1.2 常见网络的模型参数个数1.2 举例如何计算神经网络模型参数2 FLOPS：每秒浮点运算次数2.1 `FLOPS`定义2.2 FLOPS的常见单位2.3 FLOPS的计算方法3 FLOPs：浮点运算的次数3.1 `FLOPs`定义3.2 常见模型的FLOPs指标3.3 如何计算FLOPs3.4 FLOPs卷积的浮点计算
转载
2024-03-22 15:54:13
120阅读
简书同步更新前几天听室友给我讲算法岗的面经，其中面试官就问了一个小问题，“给出CNN网络的参数（可学习的）个数如何计算”，今天就来计算一下好了。问题描述可学习参数顾名思义就是指CNN中需要学习/更新的变量，因为CNN的网络架构设计中会引入很多需要被学习出来的变量，比如：hidden layer中的神经元个数便直接和仿射变换的参数个数相关，而现在的问题是把这些可学习的变量的个数统计出来。卷积神经
转载
2024-02-27 20:40:36
0阅读
本篇文章来自于learnopencv.com/number-of-parameters-and-tensor-sizes-in-convolutional-neural-network/，感谢原作者的详细讲解。本人增加一些白话进行补充说明，高手请绕行。~-~ 在这篇文章中，我们分享了一些公式来计算张量（图像）的大小和卷积神经网络（CNN）中每一层的参数个数。 此帖子不定义CNN中使用的基
转载
2024-03-22 14:00:00
141阅读
1.数据增强：旋转，翻转，裁剪和随机尺寸变换，颜色抖动，对比度和亮度变换。 优点：数据扩充有助于得到更具鲁棒性的模型以对抗光照变化和噪声问题，可以提高网络泛化能力。2.预处理：零均值化(中心化)和标准化(归一化)：取消由于量纲不同、自身变异或者数值相差较大所引起的误差。 优点：标准化加速梯度下降速度(加速收敛)、有可能提高精度。 零均值化：相当于平移到中心(0，0)，变量减去均值。 标准化：使得不
转载
2024-05-14 16:35:45
240阅读
一、语法$(selector).delay(speed,queueName) 1、参数说明 参数描述speed可选。规定延迟的速度。 可能的值：毫秒 "slow" "fast" queueName可选。规定队列的名称。 默认是 "fx"，标准效果队列。2、备注延时时间（duration参数）是以毫秒为单位的，数值越大，动画越慢，不是越快。字符串 'fast' 和 '
转载
2023-05-24 10:21:38
0阅读
背景问题说明分析LeNet5参数MNIST程序参数遗留问题小结背景之前博文中关于CNN的模型训练功能上是能实现，但是研究CNN模型内部结构的时候，对各个权重系数w，偏差b的shape还是存在疑惑，为何要取1024，为何取7*7*64，最近找到了1些相干资料，对这个问题有了新的理解，下面和大家分享1下。问题说明# Input Layer
x = tf.placeholder('float',[Non
转载
2024-09-24 19:29:49
15阅读
CNN的全称是"Convolutional Neural Network"(卷积神经网络)。而神经网络是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）结构和功能的数学模型或计算模型。作者丨zzq@知乎一、CNN基本部件介绍1. 局部感受野在图像中局部像素之间的联系较为紧密，而距离较远的像素联系相对较弱。因此，其实每个神经元没必要对图像全局进行感知，只需要感知局部信息，然后在更高层局部信息综
转载
2024-10-13 17:29:14
39阅读
前言：讲述掌握共享参数属性与方法能利用共享参数读写文件一、导入新课安卓应用难免会遇到数据存储问题，安卓提供了多种数据存储的方式。二、新课讲解（一）数据存储共享参数文件流操作SQLite应用XML与JSON解析安卓应用资源（二）共享参数1、共享参数概述安卓提供了一种简单的数据存储方式SharedPreferences [共享偏好]，这是一种轻量级的数据保存方式，用来存储一些简单的配置信息，以键值对的
1.博客整理： （1）数据增强技术： 使用数据增强技术主要是在训练数据上增加微小的扰动或者变化，一方面可以增加训练数据，从而提升模型的泛化能力，另一方面可以增加噪声数据，从而增强模型的鲁棒性。运行流程为获取一个 batch 的训练数据，进行数据增强步骤之后再送入网络进行训练。&nb
1.视频网站：mooc慕课https://mooc.study.163.com/university/deeplearning_ai#/c 2.详细笔记网站(中文)：http://www.ai-start.com/dl2017/ 3.github课件+作业+答案：https://github.com/stormstone/deeplearning.ai 1.10 卷积神经网络示例 Convolut
在深度学习中，有许多不同的深度网络结构，包括卷积神经网络(CNN或convnet)、长短期记忆网络(LSTM)和生成对抗网络(GAN)等。在计算机视觉领域，对卷积神经网络(简称为CNN)的研究和应用都取得了显著的成果。CNN网络最初的诞生收到了动物视觉神经机制的启发，目前已成功用于机器视觉等领域中。技术博客Towards Data Science最近发布了一篇文章，作者Suki Lau。文章讨论了
转载
2024-04-25 12:11:51
35阅读
之所以说监督学习和无监督学习之间并不存在一条严格的界限，是因为很难客观地区分监督者给定的一个值是特征（feature）还是目标（target）。（正确）解答：当深度学习网络的最后一层是一个softmax分类器时，我们可以把网络的前面部分看成是一种表示学习（Representation Learning）的计算单元。（正确）解答： 表示学习指学习对观测样本有效的表示。比如CNN参数的有监督训练是一种
转载
2023-10-18 12:04:30
196阅读
在使用 cnn 作为文本分类方法时，以下是我根据实际经验得出的参数调节和实验小节：1. Inception-v3 模型效果大于 Lenet-5 模型在文本分类应用上，使用 Inception-v3 网络结构的模型效果要由于传统的 Lenet-5 模型，主要是因为在对于原始数据的特征提取上 Inception-v3 模型比 Lenet-5 模型更深入。cnn 作为深度神经网络之一，Inception
转载
2024-03-20 13:22:43
34阅读
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
转载
2024-03-26 13:46:56
46阅读
