深度学习原理9——卷积计算参数量和计算量
参数量和运算次数计算:输入卷积:Win * Hin * Cin卷积核:k * k输出卷积:Wout * Hout * Cout参数量:(即卷积核的参数)k * k * Cin * Cout或者:(k * k * Cin + 1) * Cout (包括偏置bias)计算量:k * k * Cin * Wout * Hout * Cout...
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参数量和运算次数计算:
输入卷积:Win * Hin * Cin
卷积核:k * k
输出卷积:Wout * Hout * Cout
参数量:(即卷积核的参数)
k * k * Cin * Cout
或者:(k * k * Cin + 1) * Cout (包括偏置bias)
计算量:
k * k * Cin * Wout * Hout * Cout
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