卷積核的參數量和計算量

2022-01-10 23:39:22 字數 1153 閱讀 5144

通常只看乘法計算量:

c代表通道數,ci輸入通道數,c0為輸出通道數。h*w為長寬

如下圖;當前特徵圖ci * h * w ,把特徵圖複製c0個,分別與3*3*ci的卷積核進行卷積,輸出特徵圖大小c0 * h * w, 

c0個3*3*ci的卷積核進行卷積操作,所以參數量為3*3*ci*c0,在h*w的特徵圖上操作,故計算量為3*3*ci*c0*h*w.

可以記作 輸入輸出的pipeline   ci*3*3*h*w*co

通道之間相互獨立,故卷積核參數量為3*3*ci(

記憶技巧,輸出通道數即為卷積核個數,卷積核個數乘以每個卷積核的引數即總引數),  遠少於標準卷積的 3*3*ci*c0,  計算量為3*3*ci*h*w

逐通道卷積之後,再用1*1的卷積核進行通道間的特徵融合

此時輸入的特徵圖大小為h*w*ci,輸出為h*w*c0

故後半部分卷積核參數量為1*1*c0*ci, 計算量為1*1*c0*h*w*ci,   可以記作從左到右pipeline

ci*1*1*h*w*c0

故深度可分離卷積的計算量為:3*3*ci*h*w   +      1*1*c0*h*w*ci

是標準卷積的1/9,計算量大大減小。

卷積神經網路參數量和計算量記憶體計算

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