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.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

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

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

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  

来一发普通的二维卷积 1.输入feature map的格式为:m * m * h1 2.卷积核为 k * k 3.输出feature map的格式为: n * n * h2 参数量:k * k * h1 * h2 计算量: k * k * h1 * n * n * h2 分组卷积 设分组大小为g,则: 参数量: (k * k * h1/g * h2 /g) * g 计算量:(k * k * h1/g n n * h2/g)*g squeezenet 单元名字为fire_module, 先用一个1

目录 前言 11.1 任务同步 11.2 信号量概念 11.3 二值信号量 11.3.1 二值信号量概念 11.3.2 优先级翻转 11.3.3 二值信号量运作机制 11.4 计数信号量 11.4.1 计数信号量概念 11.4.2 计数信号量运作 11.5 互斥量 11.5.1 互斥量概念 11.5.2 优先级继承机制概念 11.5.3 互斥量运作 11.6 递归互斥量 11.6.1 递归互斥量概念 11.6.2 递归互斥量运作 11.7 死锁概念 11.8 创建信号量 11.8.1 创建二值信

关于 数学 的分支 - 线性变化量.离散量.随机量 太阳火神的漂亮人生 (http://blog.csdn.net/opengl_es) 本文遵循"署名-非商业用途-保持一致"创作公用协议 转载请保留此句:太阳火神的漂亮人生 -  本博客专注于 敏捷开发及移动和物联设备研究:iOS.Android.Html5.Arduino.pcDuino,否则,出自本博客的文章拒绝转载或再转载,谢谢合作. 昨天看的资料有些多,一时没有想起来做个笔记,今天再回忆起来.仅仅是大概有个印象,确忘记了着实的

返回本章节 返回作业目录 需求说明: 通过给定可变参数方法,计算任意给定的多个int类型数据之和. 实现思路: 定义可变形参方法,参数类型是int类型. 定义变量 sum 接受最终的和. 通过 for 循环计算最终的和值. 在主方法中调用可变参数方法,输出最终和值. 实现代码: public class TestCal { //定义求和方法 public int sum(int...nums) { int sum = 0; for (int num : nums) { sum += num; }

http://blog.csdn.net/xingxing513234072/article/details/17336573 PV与并发之间换算的算法换算公式 并发连接数 = PV / 统计时间 * 页面衍生连接次数 * http响应时间 * 因数 / web服务器数量 PV = 并发连接数 * 统计时间 * web服务器数量/ 页面衍生连接次数 / http响应时间 / 因数 解释: 统计时间 : pv统计的总时间,单位秒,要计算一天的pv就是86400秒 页面衍生连接次数: 一个HTML页

1.FLOPs的概念:全称是floating point operations per second,意指每秒浮点运算次数,即用来衡量硬件的计算性能:在CNN中用来指浮点运算次数: 2.计算过程: 如上,根据上图来计算第一层卷积层的FLOPs: 对于某个卷积层,它的FLOPs数量为:,其中表示该层参数的数目. 这里AlexNet网络第一卷积层为例,它的FLOPs数目为: .

数据库版本:5.6.* 1.row日志image类型 参数binlog_row_image 控制着这种image类型,默认为FULL(log all columns),即记录before&after images.该参数还有两种,minimal和noblob,minimal表示只记录after更改后的值,并且如果有主键或者非空唯一索引,则只以该字段作为where条件判断:noblob同full,只是不记录blob.text列. 2.binlog日志 对于insert则没有什么好说的,我们主要重点

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))

转自:http://blog.csdn.net/longxiaowu/article/details/24319933 Linux内核的amba lcd控制器使用clcd_panel结构体表示一个LCD屏的硬件参数: /* include/linux/fb.h */ struct fb_videomode { const char *name; /* optional */ u32 refresh; /* optional */ u32 xres; u32 yres; u32 pixclock;

1.中英混合文字字符截取 //中文长度截取计算,可取中英混合,个数向上取整,精确度1个英文字符误差,一个英文算一个字符,一个汉字算一个字符. //sub("中文zlsd",1) -> "中" //sub("中文zlsd",3) -> "中文" function subCh (str,n){ var r=/[^\x00-\xff]/g; if(str.replace(r,"mm").length&

主界面上是两个EditText和一个按钮.用于输入两个数字参数. calcute.xml: <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" android:layout_width="fill_parent" android:layou

#输入 '''order_id:31489 join_course[0][join_tel]:13130999882 join_course[0][join_name]:任学雨 join_course[0][join_card_afterfour]:043X join_course[0][join_school]:铭博教育咨询 join_course[1][join_tel]:13130999883 join_course[1][join_name]:任学雨 join_course[1][joi

参考 ———— 图例讲解 https://blog.csdn.net/u014518506/article/details/80445283 理解:cell其实只有一个 : sequence length其实就是这个cell更新多少次:LSTM的参数总数其实从全连接层的角度来看就可以 源码分析 https://www.cnblogs.com/yuetz/p/6563377.html concat = _linear([inputs, h], 4 * self._num_units, True,