卷积层
假设输入的feature map的维度(N, C, H, W)，卷积层的的维度为(F, C, HH, WW)，输出feature map的维度为(N, F, H', W')，那么不考虑样本数量
其中，括号内第一项是卷积的乘法计算量，第二项是卷积的加法计算量，当有偏置时存在+1。
参数量：
全连接层
假设输入的数据维度(N, D)，隐藏层维度(D, out)，那么
参数量：
假设输入的feature map的维度(N, C, H, W)，卷积层的的维度为(F, C, HH, WW)，输出feature map的维度为(N, F, H', W')，那么不考虑样本数量
其中，括号内第一项是卷积的乘法计算量，第二项是卷积的加法计算量，当有偏置时存在+1。
参数量：
假设输入的数据维度(N, D)，隐藏层维度(D, out)，那么
参数量：
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cnn卷积神经网络实现手写数字识别 卷积层 & 池化层实现 padding参数决定卷积核是否可以停留边缘。 全连接...
基本的卷积神经网结构由输入层、卷积层、池化层、全连接层及输出层构成。卷积层和池化层一般会取若干个，采用卷积层和池化...
LeNet模型的可以分为7步： 卷积层 池化层 卷积层 池化层 全连接层 全连接层经过这7步以后得到输出结点的值，...
卷积核：参数空间共享，卷积层提取空间信息。 卷积神经网络：借助卷积核提取空间特征后，送入全连接网络。 循环核：参数...
卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT（输入层）-CONV（卷积层）...
AlexNet AlexNet包含8层，其中有五层卷积和三层全连接层，最后一个全连接层的输出传递给softmax层...
1.全连接层可以视作一种特殊的卷积 考虑下面两种情况： 特征图和全连接层相连：AlexNet经过五次池化后得到77...
Abstract 卷积神经网络通常是由多个卷积层，和一些全连接层构成。不同的是，卷积层是在高阶激活张量之间映射，全...
卷积神经网络 卷积神经网络2 池化层 激活层 全连接层 过拟合
本文标题：卷积层、全连接层的FLOPs和参数量计算
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/uvkdgctx.html
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