卷积计算量,参数量和计算量的关系

卷积计算量,参数量和计算量的关系

+1)表示在一个卷积核计算时在叠加bias, 乘以表示在输入的channel方向进行乘积-1 表示一次卷积之后进行方向的叠加(( * +1)* + ( -1)) 表示最终汇聚成特征图上普通卷积：输入为64*64*256,输出为64*64*256,卷积核大小为3*3。参数为3*3*256*256=590K,计算量为64*64*256*3*3*256=2.42G,计算过程的工作集内存总量(输入输出数据+参数)为64*64*256*2

卷积计算量下面举例讲解Standard convolution、depth-wise convolution 和pointwise convolution。假设输入的feature map 是两个5*5 的，即5*5*2;输出[mcj]如何计算卷积过程的计算量？卷积的计算量/运算量如何计算？卷积过程如图：对于卷积的时间复杂度来说，即运算量：这里代表了全部的运算量，如果我们想知道一次卷积的运算量，则可以

(=｀′=) 其实很简单，就是卷积核个数乘以卷积核尺寸，para=I*J*K*L。同理可以计算全连接。———版权声明：本文为CSDN博主「crazyeden」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA 1.卷积参数量的计算，若卷积层的输⼊featuremap的维度为Cin×Hin×Win,卷积核的⼤⼩为K1×K2, padding=P1×P2, stride=S1×S2,卷积核(filter)的数量为Cout,则输出特征图的⼤

╯▂╰ 参数量：即卷积核的参数) k * k * (Cin / g) * (Cout / g) * g = k * k * Cin * Cout * (1 / g) 自然，分组卷积的参数量是标准卷积的1/g 计算量：k * k * (Cin/g) * (Wout/g) * Hou深度可分离卷积计算量为：D_K × D_K × M × W_out × H_out + M × W_out × H_out × N 3. 深度可分离卷积(depthwise convolution): 例如：input: w*h*c=3*3