目录: 1.经典的卷积层是如何计算的 2.分析卷积层的计算量 3.分析卷积层的参数量 4.pytorch实现自动计算卷积层的计算量和参数量 1.卷积操作如下: http://cs231n.github.io/assets/conv-demo/index.html 假设卷积层的输入特征图大小为C_in x H x W, 卷积核大小为K_1 x K_2, padding = P_1 x P_2, stride = S_1 x S_2, filter 数目为C_out. 输出的特征图大小为C_out

任何看过MobileNet架构的人都会遇到可分离卷积(separable convolutions)这个概念.但什么是“可分离卷积”,它与标准的卷积又有什么区别?可分离卷积主要有两种类型: 空间可分离卷积(spatial separable convolutions) 深度可分离卷积(depthwise separable convolutions) 空间可分离卷积 从概念上讲,这是两者中较容易的一个,并说明了将一个卷积分成两部分(两个卷积核)的想法,所以我将从这开始. 不幸的是,空间可分离卷积

如下代码段是关于C++算法之大数加法计算的代码,希望对大家有用. { int length; int index; int smaller; int prefix = 0; if(NULL == src1 || 0 >= length1 || NULL == src2 || 0 >= length2) return NULL; length = length1 > length2 ? (length1 + 1) : (length2 + 1); assert(NULL != dest);

上次读到深度可分卷积还是去年暑假,各种细节都有些忘了.记录一下,特别是计算量的分析过程. 1. 标准卷积和深度可分卷积 标准卷积(MobileNet论文中称为Standard Convolution,如下图所示)将N个大小(边长)为\(D_{k}\).通道数为M的卷积核作用于大小为\(D_{f}\).通道数同为M的特征图上,最后得到大小为Dp.通道数为N的输出.即标准卷积的每个卷积和的通道数需要与输入特征图的通道数相同,且输出特征图的通道数等于卷积核的个数.(以上均为保证文章完整性的废话) 深度

Coding Contest Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others)Total Submission(s): 5968    Accepted Submission(s): 1413 Problem Description A coding contest will be held in this university, in a huge playground. Th

卷积神经网络的应用:卷积神经网络使用卷积提取图像的特征来进行图像的分类和识别       分类                        相似图像搜索                                  目标识别                               语义分割 卷积神经网络与神经网络的形状对比, 卷积是有厚度的 卷积在提取特征时的图像变化,从刚开始较低水平的特征图,到最后较高水平的特征图的变化,原先提取的是图片的特征,后面提取到的是一些高级的分类特征 1.

1798: [Ahoi2009]Seq 维护序列seq Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 256 MB 题目连接 http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1798 Description 老师交给小可可一个维护数列的任务,现在小可可希望你来帮他完成. 有长为N的数列,不妨设为a1,a2,…,aN .有如下三种操作形式: (1)把数列中的一段数全部乘一个值; (2)把数列中的一段数全部加一个值; (3)询问数列

场景: 一个float型的变量赋值1170601,加上19000000,结果出现错误. 原因: float占用4个字节(32位)存储空间,包括符号位1位,阶码位8位,尾数23位.浮点数精度与它的尾数有关. 尾数为二进制小数1.m,m为23位的小数.所以浮点数的精度为24位二进制有效位数.2的24次方为16777216. 19000000 > 16777216,做加法计算之后丢失精度导致结果出错. 解决方法: 将float用double替换,double占用8个字节(64位)存储空间,包括符号位1

02-线性结构2 一元多项式的乘法与加法运算(20 分) 设计函数分别求两个一元多项式的乘积与和. 输入格式: 输入分2行,每行分别先给出多项式非零项的个数,再以指数递降方式输入一个多项式非零项系数和指数(绝对值均为不超过1000的整数).数字间以空格分隔. 输出格式: 输出分2行,分别以指数递降方式输出乘积多项式以及和多项式非零项的系数和指数.数字间以空格分隔,但结尾不能有多余空格.零多项式应输出0 0. 输入样例: 4 3 4 -5 2 6 1 -2 0 3 5 20 -7 4 3 1 输出

原题地址 https://pta.patest.cn/pta/test/15/exam/4/question/710 5-2 一元多项式的乘法与加法运算   (20分) 设计函数分别求两个一元多项式的乘积与和. 输入格式: 输入分2行,每行分别先给出多项式非零项的个数,再以指数递降方式输入一个多项式非零项系数和指数(绝对值均为不超过1000的整数).数字间以空格分隔. 输出格式: 输出分2行,分别以指数递降方式输出乘积多项式以及和多项式非零项的系数和指数.数字间以空格分隔,但结尾不能有多余空格.

一元多项式的乘法与加法运算 https://pintia.cn/problem-sets/434/problems/5865 设计函数分别求两个一元多项式的乘积与和. 时间限制:200 ms 内存限制:64 MB 输入格式: 输入分2行,每行分别先给出多项式非零项的个数,再以指数递降方式输入一个多项式非零项系数和指数(绝对值均为不超过1000的整数).数字间以空格分隔. 输出格式: 输出分2行,分别以指数递降方式输出乘积多项式以及和多项式非零项的系数和指数.数字间以空格分隔,但结尾不能有多余空格

表1 CNN经典模型的内存,计算量和参数数量对比 AlexNet VGG16 Inception-v3 模型内存(MB) >200 >500 90-100 参数(百万) 60 138 23.2 计算量(百万) 720 15300 5000 1. CNN模型具体分析(以AlexNet网络模型为例) 1.1 网络结构 图1 AlexNet网络结构 AlexNet有5个卷积层和3个全连接层 C1:96×11×11×3 (卷积核个数/宽/高/深度)               34848个 C2:25

from:https://blog.csdn.net/xuanwu_yan/article/details/53455260 背景 论文地址:Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks 代码地址:GitHub 这篇文章在 arxiv 上的时间差不多是今年 cvpr 截稿日,我们就先理解为是投的 cvpr 2017 吧,作者包括熟悉的 rbg 和何凯明,转战 Facebook 之后代码都放在 Facebook 的主页里面

目录: 1.什么是depthwise separable convolution? 2.分析计算量.flops 3.参数量 4.与传统卷积比较 5.reference

目录: 1.什么是group convolution? 和普通的卷积有什么区别? 2.分析计算量.flops 3.分析参数量 4.相比于传统普通卷积有什么优势以及缺点,有什么改进方法? 5.reference   1.group convolution历史       2.计算量       3.参数量       4.相比于传统普通卷积的优缺点,以及改进         5.reference  

大数乘法即多项式乘法问题,求A(x)与B(x)的乘积C(x),朴素解法的复杂度O(n^2),基本思想是把多项式A(x)与B(x)写成 A(x)=a*x^m+b B(x)=c*x^m+d 其中a,b,c,d为x的多项式. 则A(x)*B(x)=(ac)*x^2m+(ad+bc)*x^m+bd 由ad+bc=(a+b)(c+d)-ac-bd 原来的4次乘法和1次加法由3次乘法和2次减法代替,减少了一次乘法操作. 用同样的方法应用到abcd的乘法上. (以上内容摘自互联网) 以下为用java实现的代码

设计函数分别求两个一元多项式的乘积与和. 输入格式: 输入分2行,每行分别先给出多项式非零项的个数,再以指数递降方式输入一个多项式非零项系数和指数(绝对值均为不超过1000的整数).数字间以空格分隔. 输出格式: 输出分2行,分别以指数递降方式输出乘积多项式以及和多项式非零项的系数和指数.数字间以空格分隔,但结尾不能有多余空格.零多项式应输出0 0. 输入样例: 4 3 4 -5 2 6 1 -2 0 3 5 20 -7 4 3 1 输出样例: 15 24 -25 22 30 21 -10 20

题目地址: https://www.nowcoder.com/practice/15e41630514445719a942e004edc0a5b?tpId=37&&tqId=21293&rp=1&ru=/activity/oj&qru=/ta/huawei/question-ranking 题目内容 矩阵乘法的运算量与矩阵乘法的顺序强相关. 例如: A是一个50×10的矩阵,B是10×20的矩阵,C是20×5的矩阵 计算ABC有两种顺序:((AB)C)或者(A(BC

题目描述 矩阵乘法的运算量与矩阵乘法的顺序强相关. 例如: A是一个50×10的矩阵,B是10×20的矩阵,C是20×5的矩阵 计算A*B*C有两种顺序:((AB)C)或者(A(BC)),前者需要计算15000次乘法,后者只需要3500次. 编写程序计算不同的计算顺序需要进行的乘法次数 输入描述: 输入多行,先输入要计算乘法的矩阵个数n,每个矩阵的行数,列数,总共2n的数,最后输入要计算的法则 输出描述: 输出需要进行的乘法次数 示例1 输入 3 50 10 10 20 20 5 (A(BC))

在最新的Django2.1中,views.py中采用的地址映射方式发生了变化,通过一个加法运算我们来看一看. 方法一:在视图views.py中定义视图逻辑,求解两个数的加法运算:c = a + b,定义一个add()函数 from django.shortcuts import render from django.http import HttpResponse from blog import models # 计算求和,网址示例:http://127.0.0.1:8000/add/?a=2